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. Ainsi, analyse de la réponse impulsionnelle du système permet d'identifier certains processus sous-jacents que l'on peut représenter et quantifier Ce travail, s'il part d'une analyse entrées-sorties linéaire, bien évidemment imparfaite dans le cas des hydrosystèmes complexes, propose de poursuivre l'étude en utilisant un modèle de réseaux de neurones artificiels (ANN) qui prend en compte la non-linéarité. Dans cette étude nous proposons de : 1) contraindre le modèle grâce aux informations obtenues par les analyses linéaires afin de rendre celui-ci physiquement interprétable, 2) estimer la contribution des différents processus théoriques, Appliquée à l'hydrosystème du Lez (France), 1984.

. La-croissance-de-la-population, La compréhension des systèmes hydrologiques, et plus particulièrement des aquifères karstiques, est très étroitement liée à l'évolution des approches directes (instrumentation, études in situ) et indirectes (approche systémique, modélisation) Ce travail présente une méthode novatrice d'étude et de modélisation hydrodynamique d'un système karstique par l'utilisation conjointe d'analyses linéaires et d'un modèle non-linéaire appliqués aux signaux d'entrée et de sortie du système. Dans un premier temps l'hydrosystème sujet de cette étude : l'hydrosystème du Lez est présenté

M. Par and . De-neurones, Les réseaux de neurones sont des outils mathématiques qui s'inspirent de la capacité des cerveaux vivants à apprendre. Ces méthodes ont pour but d'apprendre une relation entrée-sortie non-linéaire et mal connue

. Le-neurone-est-un-opérateur-mathématique-qui, ii) applique une fonction non-linéaire (fonction d'activation) à cette somme. L'importance des entrées est quantifiée par l'ajustement des paramètres du modèle. 3.23. ARCHITECTURE L'architecture correspond à l'organisation du réseau (graphe de connexion entre les neurones) Ce travail se base sur l'utilisation d'une architecture particulière : le perceptron multicouche. Cette architecture est très utilisée pour ses propriétés d'approximation universelle, ce qui signifie que cette architecture peut modéliser toute fonction non-linéaire dérivable, 1989.

2. Variables and . Modele, Les variables utilisées pour ce travail sont les pluies mesurées à Valflaunès [Figure 1], le débit à la source et l'évapotranspiration potentielle (ETP) (représentée par une courbe gaussienne) La base de données, au pas de temps journalier, couvre une période de 1950 à 1967. Les pluies et l'ETP sont appelées variables d'entrée exogènes, on utilise aussi comme entrée le débit simulé au temps précédent, ce qui introduit un bouclage dans le modèle

. De, . Qualite, and . Modele, Nash et Sutcliffe] sur un ensemble séparé des ensembles d'apprentissage et de sélection de la complexité (validation croisée, ensemble arrêt) Ce critère est le plus utilisé en hydrologie, il rend compte de la performance globale du modèle, Le critère de Nash est également utilisé pour calculer le score de validation croisée, 1970.

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. Finalement, analyse et de modélisation, essentiellement développées sur l'hydrosystème karstique du Lez, permettent d'améliorer la connaissance de la relation pluie-débit à différentes échelles temporelles. Ces outils méthodologiques offrent donc la perspective d'une meilleure gestion de l'aquifère tant en termes de crues que de ressource