Modélisation du transport solide par régression, neuro flou et réseau de neurones de l’Oued Isser

Abstract

Dans les zones arides et semi-arides, les eaux se font très rares ce qui conduit à la mobilisation des eaux de surface par les ouvrages hydrauliques, mais ces derniers sont soumis à une contrainte majeur qui est le transport de matières qui se sédimentent à l’exutoire des Oueds et plus précisément là où les barrages sont implantés. Cette contrainte est imposée par une brutalité des événements orageux et un manque de stations de mesure. En vue de palier au problème d’envasement du barrage de Beni Amrane au niveau du sous bassin versant Isser qui est menacé par ce phénomène, une recherche d’un modèle d’estimation du transport solide en suspension est menée. L’exploitation des données de mesures nous a conduit à l’application de divers modèles, à commencer par le modèle empirique de régression, ensuite les modèles basés sur l’intelligence artificielle qui sont, le modèle neuro-flou et réseau de neurone. Le choix du modèle se base en premier lieu sur les valeurs du coefficient de détermination R², du Nash, du PBIAS et de l’erreur.