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http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/11724
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | TANI, Asmaa | - |
dc.contributor.author | BEN AMMAR, Naima | - |
dc.date.accessioned | 2021-11-23T12:32:28Z | - |
dc.date.available | 2021-11-23T12:32:28Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/11724 | - |
dc.description.abstract | Chaque point d'un cours d'eau permet de définir un bassin versant, et les débits observés en ce point sont directement liés aux précipitations tombées sur ce bassin. La simulation hydrologique du bassin versant, décrite comme la transformation de la pluie en débit passe par l'utilisation d'un modèle hydrologique. L'étude des relations entre les précipitations et le ruissellement dans les oueds est un processus d'une importance particulière dans de nombreuses applications dans le domaine de la gestion des ressources en eau. Dans le but de mieux connaître et comprendre l'hydrologie du bassin d’Oued Seybouse (exutoire Guelma), nous avons appliqué un modèle de pluie-débit de réseaux de neurones artificiels. Le modèle PMC crée constitué de trois couches, avec la fonction tansigmoide comme fonction d’activation et pour paramètre d’entrées les précipitations et l’évapotranspirations journalières, a fait preuve d’une efficacité satisfaisante, voir une corrélation supérieure à 80% et un critère de NASH égale à 85.54. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | université akli mohand oulhadj-bouira | en_US |
dc.subject | relation pluie-débit ; Oued Seybousse | en_US |
dc.subject | bassin versant Sybousse ; modèle hydrologique | en_US |
dc.title | Modélisation de la relation pluie-débit par les réseaux neurones artificiels Cas d’affluant du bassin versant de Oued Sybousse Guelma | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Collection(s) : | Mémoires Master |
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