REAL-TIME RECURRENT LEARNING NEURAL NETWORK FOR STREAM-FLOW FORECASTING

Mise au point d'un réseau de neurones récurrent à apprentissage en temps réel adapté à la prévision des crues (Real Time Recurrent Learning Neural Network ou RTRL). Ce modèle à la particularité d'accepter une remise à jour des actions pendant la période d'apprentissage. Essais sur des séries temporelles synthétiques et comparaison avec les résultats obtenus par différents modèles stochastiques auto-régressifs. Application au bassin versant de la rivière Da Chia au Taiwan. Comparaison des débits simulés par le RTRL et par un modèle ARIMAX. Les résultats démontrent la capacité du RTRL à simuler les débits et soulignent sa supériorité sur les modèles auto-régressifs «traditionnels ».