MODELLING AND FORECASTING OF HYDROLOGICAL VARIABLES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS : THE KAFUE RIVER SUB-BASIN=MODELISATION ET PREVISION DE VARIABLES HYDROLOGIQUES A L'AIDE DE RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS : CAS DU SOUS-BASSIN VERSANT DE LA RIVIERE KAFUE

Utilisation de réseaux de neurones artificiels (RNA) pour prédire les débits de la rivière Kafue (Zambie). Estimation des contributions à l'écoulement dans les parties non-jaugées du bassin versant par un modèle de transfert de type réservoir. Identification des facteurs déterminants par inter corrélation et modélisation par des RNA non-récurrents à rétro-propagation à trois couches. Prévision des débits à des pas de temps postérieurs. Comparaison avec les prévisions obtenues par des modèles auto régressifs de moyenne mobile à entrée exogènes ARMAX pour les mêmes pas de temps. Les résultats montrent que les prévisions à long terme des RNAs sont plus fiables et plus précises que celles des modèles ARMAX.