Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUP

REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE Université Larbi Ben M'hidi- Oum El Bouaghi Faculté des sciences et sciences appliquées DEPARTEMENT HYDRAULIQUE URBAINE MEMOIRE DE FIN D’ETUDES POUR L’OBTENTION DU DIPLOME MASTER EN HYDRAULIQUE URBAINE Option : Hydraulique Urbaine THEME : Prévision des débits solides et Modélisation pluies- débits dans un milieu semi-aride par réseau de neurone artificiel et neuro-flou (cas d'un bassin versant) Présenté par : Melle HABCHI Imane DEVANT LES MEMBRES DU JURY Nom et Prénom Grade Qualité Mr TAMRABET lahbib M.C.B Président Mme MERROUCHI Farida M.C.B Examinatrice Mr MAROUF Nadir M.C.A Promoteur Juillet 2019 I Remerciement  Je tiens à remercier vivement tous ceux qui m’ont apporté un soutien pour l’élaboration de ce mémoire de fin d’étude, particulièrement ma famille.  Toute ma gratitude pour mon promoteur Mr MAROUF Nadir pour ses judicieux conseils ainsi que ses disponibilités tout au long de l’élaboration de ce travail.  Mon respect s’adresse aux membres de jury qui me feront l’honneur d’apprécier ce travail.  Je tiens à présenter par occasion tout mon respect à tous les enseignants qui ont contribués à ma formation du primaire jusqu’au cycle universitaire.  Je n’oublie pas non plus tous mes amis qui m’aiment et les membres de ma famille qui m’ont toujours encouragé pour atteindre mes objectifs. I.HABCHI P a g e II Dédicace : Je dédie ce modeste travail à ceux qui m’ont tout donné sans rien demandé et à qui je dois énormément et qui je ne remercierais jamais assez : A ma famille qui a tout donné pour que je sois à ce niveau et qui m’a inculqué un esprit de combativité et de persévérance et qui m’a toujours poussé et motivé dans mes études. A ma très chère grand-mère « Ouarda » qui n’a pas cessé de prier pour moi, pour son affection et son amour, et qui m’a aidé durant toute mes études ; que dieu les gardes pour nous. A ma meilleure amie « Sana » pour son aide, son temps, son encouragement, son assistance et soutien. Merci. Résumé prevention contre A ce fait, les des et solide dans les bassins non jaugés. Avec le développement de l’outils informatique, La a boite noire des - Les résultats obtenus, ont permis d’indiquer en premier lieu, la fiabilité du model ANFIS appliqué sur notre bassin versant dans pour la modélisation de la relation pluie- débit et le processus débit liquide-débit solide. D’autre part L’évaluation du transport solide par ce modèle à cette échelle estime une dégradation spécifique moyenne du bassin versant est de l’ordre de 10,03 /km²/an. Mots clés : modélisation, débit liquide, Débit solide, précipitation, RNA, paramètres hydro climatique, neuro-flou, semi-aride Abstract Prediction in hydrology is one of the crucial issues in hydrology in risk reduction and prevention against water - related disasters. As a result, hydrologists have put a lot of effort into predicting the characteristics of liquid and solid flows in ungauged basins. With the development of computer tools, Stochastic modeling is justified alternative for the simplification of phenomena with non-linear and complex behavior in the watershed. The objectives of this study are, first, search for a rain-flow model using the artificial neural network and neuro-fuzziness in the Sébaou watershed located in a semi-arid environment and to study the impact of climatic parameters on the watershed hydrological response. Then appliqued both RNA and ANFIS models designed to assessing in time and I space, I impact of precipitation on water erosion. ملخص والتنبؤ بالهيدرولوجيا هو أحد المسائل الحاسمة في الهيدرولوجيا في الحد من المخاطر والوقاية من الكوارث المتصلة .بالمياه ونتيجة ،لذلك بذل علماء المياه الكثير من الجهد للتنبؤ بخصائص التدفقات السائلة والصلبة في األحواض غير المقيدة. مع تطوير أدوات،الحوسبة ووضع النماذج العشوائية تشكل بديل قابل للتطبيق وله ما يبرره لتبسيط الظواهر مع .السلوك غير الخطي والمعقد في دفع صب البركة تتمثل أهداف هذه الدراسة، في المقام األول، في البحث عن نموذج المطر- التدفق باستخدام شبكة الخاليا العصبية االصطناع ية والعصب التقريبي في البركة صب سيبو الواقعة في بيئة شبه قاحلة ودراسة تأثير البارامترات المناخية على اإلجابة الهيدرولوجية للدفع صب, البركة. ثم طبق كال النموذجين اللذين يهدفان إلى تقدير التدفقات الصلبة واستنتاج .التعرية المحددة لقد تم الحصول على النتائج)، وسمحنا باإلشارة في المقام األول إلى موثوقية نموذج العصب التقريبي الذي طبق على البركة الصب لنموذج ة ا لعالقة بين المطر-تدفق السائل . ومن ناحية أخرى، فإن تقييم النقل الصلب بهذا النموذج في هذا المقياس يعتبر معدل تحلل محدد لبركة يبلغ10.03عام\ كم2 . الكلمات الجوهرية: ،النمذجة المط ر , ،التدفق التدفق ،الصلبة العوامل ،المناخية الشبكة العصبية ،، العصبية الغامضة شبه.القاحلة تحدي ث نموذج هيدرولوجي. Table des matières Remerciement………………………………………..………………………………..…. I Résumé ……………………………..……………………………………………......…..III Table de matière…………………………………………………………………..……..IV Liste des figures ….………………………………………………………………………X Liste des tableaux …………………………………………………………………...XII ............................................................................................................... ................................................................................................................ .........................................................................2 Le bassin versant : ............................................................................................. Précipitations .....................................................................................................3 Evapotranspiration .............................................................................................4 La condensation .................................................................................................4 Le ruissellement .................................................................................................4 Débit ..................................................................................................................4 Le débit solide : .................................................................................................5 Bilan hydrologique ............................................................................................5 L’érosion :..........................................................................................................5 Forme d’érosion :...............................................................................................5 L’érosion hydrique ............................................................................................6 Origine et mécanisme : ......................................................................................6 Les facteurs induisant l’érosion hydrique ..........................................................6 Relation débits liquides–débits solides ..............................................................7 Relation précipitation-débit liquide –débit solide .............................................8 I.3 La modélisation hydrologique ..................................................................................8 I.3.1 Définition d’un modèle : ................................................................................8 I.3.2 Propriétés du modèle......................................................................................9 I.3.3 But de la modélisation ...................................................................................9 I.3.4 Typologie des modèles hydrologiques.........................................................10 I.3.5 Classification des modèles ...........................................................................11 I.3.6 Les critères d’évaluation des performances des modèles ............................13 I.4 .Modèle pluie – débit ..............................................................................................15 I.5 Les réseaux de neurones artificiels .........................................................................15 I.6 .Le modèle neurone-floue .......................................................................................25 I.7 Conclusion…………………………………………………………….……. ... Erreur ! Signet non défini. Chapitre II : Présentation du site et étude de bassin versant II.1. Introduction ……………………………………………………………………35 II.2. Présentation de la zone d’étude : ............................................................................35 II.2.1. Situation géographique de bassin versant de Sébaou ......................................35 II.2.2. Présentation de l’oued Sébaou :.......................................................................36 II.2.3. Etude géologique .............................................................................................36 II.2.4. Sismologie .......................................................................................................38 II.3. Lithologie ................................................................................................................38 II.4. Le couvert végétal ...................................................................................................38 II.5. Réseau hydrographique :.........................................................................................39 II.6. Etude et caractéristiques de bassin versant .............................................................41 II.6.1 Caractéristiques physiques de bassin versant ..................................................41 II.6.2 Hypsométrie du bassin versant ........................................................................43 II.6.3 Le réseau hydrographique et caractéristiques d’écoulement ...........................45 II.6.4 Caractéristiques hydro-climatologiques ..........................................................47 II.7. Conclusion ..............................................................................................................54 Chapitre III : Analyse statistique et hydrologique III.1. Introduction .............................................................................................................55 III.2. Pluviometrie ............................................................................................................55 Acquisitions des données pluviométriques......................................................55 Précipitations interannuelles des stations étudiées ..........................................55 La variation des pluies moyennes mensuelles pour les stations étudiées ........57 Traitement des données pluviométrique ..........................................................58 III.2.4.1. Comblement de lacunes ...........................................................................58 III.2.4.2. Homogénéisation des données .................................................................58 III.2.4.3. Analyse en composantes principales (ACP) des précipitations annuelles…………… .................................................................................................59 Ajustement des précipitations Annuelles : ......................................................64 III.3. Analyse des données hydrométriques : ...................................................................68 III.3.1. Acquisitions des Débits annuels ......................................................................68 III.3.2. Relation précipitation –débit liquide ...............................................................70 III.3.3. Ajustement des débits liquides moyennes Annuelles ......................................72 III.4. Conclusion ............................................................................................................. 76 Chapitre IV : Application du modèles RNA et ANFIS dans la relation pluie-débit VI.1. Introduction: ............................................................................................................77 VI.2. Application du modèles RNA et ANFIS ................................................................77 VI.3. Réseau de neurone artificiel ....................................................................................78 IV.3.1. Résultats de la simulation avec RNA ..............................................................79 IV.3.2. Mise en œuvre des modèles : le langage Matlab .............................................80 IV.3.3.Résultats du modèle neuronale pluie-débit appliqué aux données journalières : ...................................................................................................................80 IV.3.4. Résultats du modèle neuronale pluie-débit liquide appliqué aux données mensuelles ......................................................................................................................84 IV.3.4.1. A une seule entrée (pluie) : ......................................................................84 IV.3.4.2. plusieurs entrées (pluie, température, humidité relative de l’air) :...........88 IV.3.5. Constatations générales sur la modélisation pluie-débit liquide par RNA : ....92 VI.4. Le système d’inférence logique à base de réseau adaptif (ANFIS) ........................93 IV.4.1.Résultats du modèle ANFIS sur la relation pluie-débit liquide appliqué aux données journaliers :.....................................................................................................96 IV.4.2.Résultats du modèle ANFIS sur la relation pluie-débit liquide appliqué aux données mensuelles ........................................................................................................99 IV.4..Constations générales sur la modélisation pluie-débit par ANFIS : ...................102 VI.5. Comparaison des résultats des modèles RNA et neuro-flou :...............................102 VI.6. Conclusion: ...........................................................................................................103 Chapitre VI : Application du modèles RNA et ANFIS dans la relation débit liquide-débit solide VI.1. Introduction : .........................................................................................................104 VI.2. Application du modèles RNA et ANFIS ..............................................................104 VI.3. Résultats du modèle neuronale débit liquide-débit solide appliqué aux données journaliers ........................................................................................................................105 VI.4. Résultats du modèle neurone-floue débit liquide-débit solide appliqué aux données journaliers ........................................................................................................................113 VI.3.1. A une seule entrée (débit liquide) : ............................................................113 VI.3.2. A plusieurs entrées (pluie, débit liquide) : .................................................116 IV.3.1. Constations générales sur la modélisation débit liquide-débit solide par ANFIS:……………………………………………………………………………….118 VI.5. Comparaison des résultats des modèles RNA et neuro-flou :...............................119 VI.6. Etude des relations débits liquides-débits solides : ...............................................119 VI.7. Estimation des apports solides : ............................................................................120 VI.8. Estimation de la dégradation spécifique : .............................................................123 VI.9. Conclusion : ..........................................................................................................127 Conclusion générale……………………………………………………………….. 128 Référence bibliographique …………………………………………………………… 130 P a g e V Liste des figures Figure I.1: le cycle de l'eau ..................................................................................................2 .................................................................................. ................. ........ ........................................................................................ Figure I. 6: Schéma d'un neurone formel ..........................................................................17 Figure I. 7: Schéma du fonctionnement d’un neurone formel ...........................................18 Figure I. 8: Schéma du réseau neurone feed-back .............................................................20 Figure I. 9: Le perceptron monocouche .............................................................................20 Figure I. 10: Le perceptron multicouches ..........................................................................21 Figure I. 11: Schéma des réseaux feed back ......................................................................21 Figure I. 12: Apprentissage supervisé ................................................................................22 Figure I. 13:Un apprentissage non supervisé .....................................................................23 Figure I. 14: Fonctions d’appartenance linéaires par morceaux ........................................26 Figure I. 15: Exemple d’un support et d’un noyau. ...........................................................27 Figure I. 16: Les étapes fonctionnelles d'une règle floue ..................................................28 Figure I. 17:Architecture du modèle uploads/Geographie/ mfe-pdf.pdf