Contribution à la modélisation de l'évaporation à partir des barrages réservoirs par le biais de l'intelligence artificielle

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L'évaporation joue un rôle important dans le cycle hydrologique et le bilan hydrique, où l'estimation de la quantité d'eau évaporée est considérée comme l'une des questions ayant le plus d'intérêt pour les études hydrologiques modernes. La présente étude vise à développer des modèles mathématiques pour l'estimation de l'évaporation Epan à partir des barrages-réservoirs dans la région Nord-Est de l'Algérie, mesurée à partir du bac américain classe A, par les techniques à base d'intelligence artificielle, à savoir les réseaux de neurones artificiels (ANN), les systèmes Neuro-flous type ANFIS (les systèmes d'inférence floue à base de réseaux de neurones adaptatifs), et les machines à vecteurs de support (SVM). Quatre variables climatiques ont été sélectionnées comme entrées des modèles: les températures maximale et minimale (Tmin, Tmax,),