Suspended sediment estimation using neuro-fuzzy and neural network approaches

Abstract

Les potentialites des approches neuro-floues (NF) et a base de reseau de neurones (RN) pour modeliser la relation ecoulement-matieres en suspension sont explorees. Les modeles NF et RN sont etablis pour estimer les valeurs actuelles de matieres en suspension en fonction de donnees d'ecoulement actuelles et de matieres en suspension anterieures. Les approches de types courbe d'etalonnage sedimentaire et regression multi-lineaire sont egalement appliquees aux memes donnees. Des mesures statistiques ont ete utilisees pour evaluer les performances des modeles. Les donnees journalieres d'ecoulement et de matieres en suspension de deux stations-Quebrada Blanca et Rio Valenciano-gerees par le service geologique des Etats Unis (USGS) ont servi de cas d'etude. La comparaison des resultats montre que le modele NF produit de meilleures estimations que les autres techniques.