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Auteur Bobée, Bernard
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Affiner la rechercheApproach for Describing Statistical Properties of Flood Hydrograph / Yue, Sheng in Journal of hydrologic engineering, Vol. 7, N° 2 (Mars/Avril 2002)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 7, N° 2 (Mars/Avril 2002) . - 147-153 p.
Titre : Approach for Describing Statistical Properties of Flood Hydrograph Titre original : Approche pour Décrire les Propriétés Statistiques de l'Hydrogramme d'Inondation Type de document : texte imprimé Auteurs : Yue, Sheng, Auteur ; Ouarda, Taha B. M. J., Auteur ; Bobée, Bernard ; Legendre, Pierre ; Bruneau, Pierre Article en page(s) : 147-153 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Hydrographs Statistics FloodS Probability density functions Hydrogrammes Statistiques Inondations Fonctions de densité de probabilité Index. décimale : 551.4 Résumé : The Shape of a flood hydrograph is a random event. This Study develops a method for describing statistical properties of the shape of a flood hydrograph. Two shape variables, namely, shape mean (Sm) and shape variance (Sv), are defined to express the randomness of a flood hydrograph. The two-parameter beta probability density function (pdf) is adopted to represent the shape of a flood hydrograph. The Parameters are estimated using the shape variables. On the basis of this approach, one can derive the design-flood hydrograph shape corresponding to various combinations of flood peak, volume, and duration. The Applicability of the proposed method is demonstrated by using observed flood data from the Ashuapmushuan basin in the province of Quebec, Canada. It is concluded that the method is appropriate for representing the statistical properties of the shape of a flood hydrograph.
La forme d'un hydrogramme d'inondation est un événement aléatoire. Cette étude développe une méthode pour décrire les propriétés statistiques de la forme d'un hydrogramme d'inondation. Deux variables de forme, à savoir, forment le moyen (SM) et le désaccord de forme (Sv), sont définies pour exprimer l'aspect aléatoire d'un hydrogramme d'inondation. La bêta fonction de densité de probabilité de deux-paramètre (pdf) est adoptée pour représenter la forme d'un hydrogramme d'inondation. Les paramètres sont estimés en utilisant les variables de forme. Sur la base de cette approche, on peut dériver concevoir-inonde la forme d'hydrogramme correspondant à de diverses combinaisons de crête, de volume, et de durée d'inondation. L'applicabilité de la méthode proposée est démontrée en employant des données observées d'inondation du bassin d'Ashuapmushuan dans la province du Québec, Canada. On le conclut que la méthode est appropriée pour représenter les propriétés statistiques de la forme d'un hydrogramme d'inondation.[article] Approach for Describing Statistical Properties of Flood Hydrograph = Approche pour Décrire les Propriétés Statistiques de l'Hydrogramme d'Inondation [texte imprimé] / Yue, Sheng, Auteur ; Ouarda, Taha B. M. J., Auteur ; Bobée, Bernard ; Legendre, Pierre ; Bruneau, Pierre . - 147-153 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 7, N° 2 (Mars/Avril 2002) . - 147-153 p.
Mots-clés : Hydrographs Statistics FloodS Probability density functions Hydrogrammes Statistiques Inondations Fonctions de densité de probabilité Index. décimale : 551.4 Résumé : The Shape of a flood hydrograph is a random event. This Study develops a method for describing statistical properties of the shape of a flood hydrograph. Two shape variables, namely, shape mean (Sm) and shape variance (Sv), are defined to express the randomness of a flood hydrograph. The two-parameter beta probability density function (pdf) is adopted to represent the shape of a flood hydrograph. The Parameters are estimated using the shape variables. On the basis of this approach, one can derive the design-flood hydrograph shape corresponding to various combinations of flood peak, volume, and duration. The Applicability of the proposed method is demonstrated by using observed flood data from the Ashuapmushuan basin in the province of Quebec, Canada. It is concluded that the method is appropriate for representing the statistical properties of the shape of a flood hydrograph.
La forme d'un hydrogramme d'inondation est un événement aléatoire. Cette étude développe une méthode pour décrire les propriétés statistiques de la forme d'un hydrogramme d'inondation. Deux variables de forme, à savoir, forment le moyen (SM) et le désaccord de forme (Sv), sont définies pour exprimer l'aspect aléatoire d'un hydrogramme d'inondation. La bêta fonction de densité de probabilité de deux-paramètre (pdf) est adoptée pour représenter la forme d'un hydrogramme d'inondation. Les paramètres sont estimés en utilisant les variables de forme. Sur la base de cette approche, on peut dériver concevoir-inonde la forme d'hydrogramme correspondant à de diverses combinaisons de crête, de volume, et de durée d'inondation. L'applicabilité de la méthode proposée est démontrée en employant des données observées d'inondation du bassin d'Ashuapmushuan dans la province du Québec, Canada. On le conclut que la méthode est appropriée pour représenter les propriétés statistiques de la forme d'un hydrogramme d'inondation.
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 4, N° 3 (Juillet 1999) . - 189-199 p.
Titre : Halphen distribution System. I: Mathematical and Statistical Properties Titre original : Système de Distribution de Halphen. I : Propriétés Mathématiques et Statistiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Perreault, L., Auteur ; Rasmussen, Peter F. ; Bobée, Bernard, Auteur Article en page(s) : 189-199 p. Note générale : Hydrologie, Hydraulique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Etienne Halphen Hydrologie Ensemble de distribution Analyse de fréquence Ecoulements de fleuve Fleuve Combustible Données hydrologiques Statistiques Fonctions de Bessel Fonctions factorielles Propriété mathématique Hydraulique Index. décimale : 551.4/620 Résumé : In the 1940, Etienne Halphen, a French statistician and hydrologist, developed a set of distributions for frequency analysis of river flows. Halphen's research was fueled by an extensive pratical experience with hydrological data combined with a solid knowledge of statistics. Because of their complex form involving Bessel functions and exponential factorial functions, Halphen's distributions have remained for several years in oblivion. This Paper revisits the three types of Halphen distributions, in particular their mathematical and statistical properties. Their flexible shapes and tail properties should make them excellent candidats for frequency analysis of extremes. A Compagnion paper presents procedures for estimating parameters and quantiles of Halphen's distribution.
Dans le 1940, Etienne Halphen, un statisticien français et l'hydrologiste, ont développé un ensemble de distributions pour l'analyse de fréquence des écoulements de fleuve. La recherche de Halphen a été remplie de combustible par une expérience pratical étendue avec des données hydrologiques combinées avec une connaissance pleine des statistiques. En raison de leur forme complexe impliquant des fonctions de bessel et des fonctions factorielles exponentielles, les distributions de Halphen sont demeurées pendant plusieurs années dans l'oublie. Cet article revisite les trois types de distributions de Halphen, en particulier leurs propriétés mathématiques et statistiques. Leurs formes et propriétés flexibles de queue devraient leur faire d'excellents candidats pour l'analyse de fréquence des extrémités. Un papier de Compagnion présente des procédures pour estimer des paramètres et des quantiles de la distribution de Halphen.[article] Halphen distribution System. I: Mathematical and Statistical Properties = Système de Distribution de Halphen. I : Propriétés Mathématiques et Statistiques [texte imprimé] / Perreault, L., Auteur ; Rasmussen, Peter F. ; Bobée, Bernard, Auteur . - 189-199 p.
Hydrologie, Hydraulique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 4, N° 3 (Juillet 1999) . - 189-199 p.
Mots-clés : Etienne Halphen Hydrologie Ensemble de distribution Analyse de fréquence Ecoulements de fleuve Fleuve Combustible Données hydrologiques Statistiques Fonctions de Bessel Fonctions factorielles Propriété mathématique Hydraulique Index. décimale : 551.4/620 Résumé : In the 1940, Etienne Halphen, a French statistician and hydrologist, developed a set of distributions for frequency analysis of river flows. Halphen's research was fueled by an extensive pratical experience with hydrological data combined with a solid knowledge of statistics. Because of their complex form involving Bessel functions and exponential factorial functions, Halphen's distributions have remained for several years in oblivion. This Paper revisits the three types of Halphen distributions, in particular their mathematical and statistical properties. Their flexible shapes and tail properties should make them excellent candidats for frequency analysis of extremes. A Compagnion paper presents procedures for estimating parameters and quantiles of Halphen's distribution.
Dans le 1940, Etienne Halphen, un statisticien français et l'hydrologiste, ont développé un ensemble de distributions pour l'analyse de fréquence des écoulements de fleuve. La recherche de Halphen a été remplie de combustible par une expérience pratical étendue avec des données hydrologiques combinées avec une connaissance pleine des statistiques. En raison de leur forme complexe impliquant des fonctions de bessel et des fonctions factorielles exponentielles, les distributions de Halphen sont demeurées pendant plusieurs années dans l'oublie. Cet article revisite les trois types de distributions de Halphen, en particulier leurs propriétés mathématiques et statistiques. Leurs formes et propriétés flexibles de queue devraient leur faire d'excellents candidats pour l'analyse de fréquence des extrémités. Un papier de Compagnion présente des procédures pour estimer des paramètres et des quantiles de la distribution de Halphen.
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 4, N° 3 (Juillet 1999) . - 200-208 p.
Titre : Halphen Distribution System. II: Parameter and Quantile Estimation Titre original : Système de Distribution dee Halphen. II : Évaluation de Paramètre et de Quantile Type de document : texte imprimé Auteurs : Bobée, Bernard, Auteur ; Perreault, L., Auteur ; Rasmussen, Peter F. Article en page(s) : 200-208 p. Note générale : Hydrologie, Hydraulique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Evaluation de paramètres Quantiles Equations Matrice Hydrologie Hydraulique Index. décimale : 551.4/620 Résumé : In this paper, the second in a series of two, procedures for the estimation of parameters and quantiles of the Halphen type A, B, and IB distributions are presented. Because the Halphen distributions are members of the exponential class of distributions, parameters can be estimated from sufficients statistics, and maximum likelihood estimators should possess certain optimality characteristics. In some cases, the maximum likelihood system of equations does not allow a solution, and the limiting forms of the Halphen distributions, the gamma and inverse gamma, should alternatively by considered.The Asymptotic variance of parameter estimators may be obtained by inverting the fisher information matrix. The Asymptotic variance of quantile estimators is obtained by classical first-order approximations. Pratical experience with fitting the Halphen distributions is reported.
En cet article, la seconde dans une série de deux, des procédures pour l'évaluation des paramètres et les quantiles du type A de Halphen, des distributions de B, et d'IB sont présentés. Puisque les distributions de Halphen sont des membres de la classe exponentielle des distributions, des paramètres peuvent être estimés à partir des statistiques de sufficients, et les estimateurs de maximum de vraisemblance devraient posséder certaines caractéristiques d'optimalité. Dans certains cas, le système de maximum de vraisemblance des équations ne permet pas une solution, et les formes limiteuses des distributions de Halphen, le gamma, gamma et inverse, devraient alternativement par considération. le désaccord qu'asymptotique des estimateurs de paramètre peut être obtenu en inversant la matrice de l'information de pêcheur. Le désaccord asymptotique des estimateurs de quantile est obtenu par des approximations de premier ordre classiques. L'expérience de Pratique avec adaptation des distributions de Halphen est rapportée.[article] Halphen Distribution System. II: Parameter and Quantile Estimation = Système de Distribution dee Halphen. II : Évaluation de Paramètre et de Quantile [texte imprimé] / Bobée, Bernard, Auteur ; Perreault, L., Auteur ; Rasmussen, Peter F. . - 200-208 p.
Hydrologie, Hydraulique
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 4, N° 3 (Juillet 1999) . - 200-208 p.
Mots-clés : Evaluation de paramètres Quantiles Equations Matrice Hydrologie Hydraulique Index. décimale : 551.4/620 Résumé : In this paper, the second in a series of two, procedures for the estimation of parameters and quantiles of the Halphen type A, B, and IB distributions are presented. Because the Halphen distributions are members of the exponential class of distributions, parameters can be estimated from sufficients statistics, and maximum likelihood estimators should possess certain optimality characteristics. In some cases, the maximum likelihood system of equations does not allow a solution, and the limiting forms of the Halphen distributions, the gamma and inverse gamma, should alternatively by considered.The Asymptotic variance of parameter estimators may be obtained by inverting the fisher information matrix. The Asymptotic variance of quantile estimators is obtained by classical first-order approximations. Pratical experience with fitting the Halphen distributions is reported.
En cet article, la seconde dans une série de deux, des procédures pour l'évaluation des paramètres et les quantiles du type A de Halphen, des distributions de B, et d'IB sont présentés. Puisque les distributions de Halphen sont des membres de la classe exponentielle des distributions, des paramètres peuvent être estimés à partir des statistiques de sufficients, et les estimateurs de maximum de vraisemblance devraient posséder certaines caractéristiques d'optimalité. Dans certains cas, le système de maximum de vraisemblance des équations ne permet pas une solution, et les formes limiteuses des distributions de Halphen, le gamma, gamma et inverse, devraient alternativement par considération. le désaccord qu'asymptotique des estimateurs de paramètre peut être obtenu en inversant la matrice de l'information de pêcheur. Le désaccord asymptotique des estimateurs de quantile est obtenu par des approximations de premier ordre classiques. L'expérience de Pratique avec adaptation des distributions de Halphen est rapportée.
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°2 (Mars/Avril 2005) . - 91-99 p.
Titre : Improving Daily Reservoir Inflow Forecasts with Model Combination Titre original : Amélioration des Prévisions Quotidiennes d'Apport de Réservoir avec la Combinaison Modèle Type de document : texte imprimé Auteurs : Coulibaly, Paulin, Auteur ; Haché, Mario, Auteur ; Fortin, Vincent ; Bobée, Bernard Article en page(s) : 91-99 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Runoff forecasting Hydrologic models Inflow Reservoir Prévisions d'écoulement Modèles hydrologiques Apport Index. décimale : 551.4 Résumé : A major issue in real-time management of water resources is the need for accurate and reliable hydrologic forecasts at least 24 or 48 h ahead. An experiment on improving the accuracy of a conceptual hydrologic model used for daily reservoir inflow forecasting, by resorting to model combination, is presented. A robust weighted-average method is used to take advantage of three dynamically different models; a nearest-neighbor model, a conceptual model, and an artificial neural network model. At each time step, the output of each of these three models is computed, and either the absolute best result is considered or the competitive results are combined using the improved weighted-average method. The Latter approach has shown a significant forecast improvement for up to 4-day-ahead prediction. Moreover, it is found that with the model combination, there is no need for post correction of the conceptual model forecasts-It is also found that the prediction accuracy is mainly driven by the nearest-neighbor method for the 2-day-ahead forecasts, and relatively by each model after wards. However, none of the three models appears significantly better than the combined model approach, Whatever the prediction lead time.
Une issue importante dans la gestion en temps réel des ressources d'eau est le besoin de prévisions hydrologiques précises et fiables au moins 24 ou 48 h en avant. Une expérience sur améliorer l'exactitude d'un modèle hydrologique conceptuel utilisé pour des prévisions quotidiennes d'apport de réservoir, par le recours pour modeler la combinaison, est présentée. Une méthode peser-moyenne robuste est employée pour tirer profit de trois modèles dynamiquement différents ; un modèle de proche-voisin, un modèle conceptuel, et un modèle artificiel de réseau neurologique. À chaque fois que l'étape, le rendement de chacun de ces trois modèles est calculée, et ou le meilleur résultat absolu est considéré ou les résultats concurrentiels sont combinés en utilisant la méthode peser-moyenne améliorée. La dernière approche a montré une amélioration significative de prévision pour la prévision de jusqu'à 4 jours en avant. D'ailleurs, on le constate qu'avec la combinaison modèle, il n'y a aucun besoin de correction de poteau du modèle conceptuel que prévoir-il est également trouvé que l'exactitude de prévision est principalement conduit par la méthode de proche-voisin pour les 2 prévisions de jour en avant, et relativement par chaque modèle après des salles. Cependant, aucun des trois modèles ne semble sensiblement meilleur que l'approche modèle combinée, quoi que le délai d'exécution de prévision.[article] Improving Daily Reservoir Inflow Forecasts with Model Combination = Amélioration des Prévisions Quotidiennes d'Apport de Réservoir avec la Combinaison Modèle [texte imprimé] / Coulibaly, Paulin, Auteur ; Haché, Mario, Auteur ; Fortin, Vincent ; Bobée, Bernard . - 91-99 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 10, N°2 (Mars/Avril 2005) . - 91-99 p.
Mots-clés : Runoff forecasting Hydrologic models Inflow Reservoir Prévisions d'écoulement Modèles hydrologiques Apport Index. décimale : 551.4 Résumé : A major issue in real-time management of water resources is the need for accurate and reliable hydrologic forecasts at least 24 or 48 h ahead. An experiment on improving the accuracy of a conceptual hydrologic model used for daily reservoir inflow forecasting, by resorting to model combination, is presented. A robust weighted-average method is used to take advantage of three dynamically different models; a nearest-neighbor model, a conceptual model, and an artificial neural network model. At each time step, the output of each of these three models is computed, and either the absolute best result is considered or the competitive results are combined using the improved weighted-average method. The Latter approach has shown a significant forecast improvement for up to 4-day-ahead prediction. Moreover, it is found that with the model combination, there is no need for post correction of the conceptual model forecasts-It is also found that the prediction accuracy is mainly driven by the nearest-neighbor method for the 2-day-ahead forecasts, and relatively by each model after wards. However, none of the three models appears significantly better than the combined model approach, Whatever the prediction lead time.
Une issue importante dans la gestion en temps réel des ressources d'eau est le besoin de prévisions hydrologiques précises et fiables au moins 24 ou 48 h en avant. Une expérience sur améliorer l'exactitude d'un modèle hydrologique conceptuel utilisé pour des prévisions quotidiennes d'apport de réservoir, par le recours pour modeler la combinaison, est présentée. Une méthode peser-moyenne robuste est employée pour tirer profit de trois modèles dynamiquement différents ; un modèle de proche-voisin, un modèle conceptuel, et un modèle artificiel de réseau neurologique. À chaque fois que l'étape, le rendement de chacun de ces trois modèles est calculée, et ou le meilleur résultat absolu est considéré ou les résultats concurrentiels sont combinés en utilisant la méthode peser-moyenne améliorée. La dernière approche a montré une amélioration significative de prévision pour la prévision de jusqu'à 4 jours en avant. D'ailleurs, on le constate qu'avec la combinaison modèle, il n'y a aucun besoin de correction de poteau du modèle conceptuel que prévoir-il est également trouvé que l'exactitude de prévision est principalement conduit par la méthode de proche-voisin pour les 2 prévisions de jour en avant, et relativement par chaque modèle après des salles. Cependant, aucun des trois modèles ne semble sensiblement meilleur que l'approche modèle combinée, quoi que le délai d'exécution de prévision.
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 5 (Septembre /Octobre 2001) . - 367-376 p.
Titre : Multivariate Reservoir Inflow Forecasting Using Temporal Neural Networks Titre original : Prévisions Multivariables d'Apport de Réservoir en Utilisant les Réseaux Neurologiques Temporels Type de document : texte imprimé Auteurs : Anctil, François, Auteur ; Coulibaly, Paulin, Auteur ; Bobée, Bernard Article en page(s) : 367-376 p. Note générale : Hydrologie Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Eau Ressource Prévision Apport Hydrologie Electricité Reseaux neurologiques Architecture Réservoir Combinaison Réseau multicouche Perceptron MLP Chronologie Index. décimale : 551.4 Résumé : An experiment on predicting multivariate water resource time series, specifically the prediction of hydropower reservoir inflow using temporel neural networks, is presented. This Paper focuses on dynamic neural networks to address the temporal relationship of the hydrological series. three types of temporal neural network architectures with differents inherent representations of temporal information are investigated. An input delayed neural network (IDNN) and a recurrent neural netwok (RNN) with and without input time delays are proposed for multivariate reservoir inflow forecasting. The Forecast results indicate that, overall, the RNN obtained the best performance. The Results also suggest that the use of input time delays significantly improves the conventional multilayer perceptron (MLP) network but does not provide any improvement in the RNN model. However, the RNN with input time delays remains slightly more effective for multivariate reservoir inflow prediction than the IDNN model. Moreover, it is found that the conventional MLP network widely used in hydrological applications is less effective at multivariate reservoir inflow forecasting than the proposed models. Furthermore, the experiment shows that employing only time-delayed recurrences can be the more effective and less costly method for multivariate water resources time series prediction.
Une expérience sur prévoir le serie multivariable de temps de ressource d'eau, spécifiquement la prévision de l'apport de réservoir d'hydro-électricité en utilisant les réseaux neurologiques de temporel, est présentée. Cet article se concentre sur les réseaux neurologiques dynamiques pour adresser le rapport temporel des séries hydrologiques trois types d'architectures temporelles de réseau neurologique avec des differents des représentations qu'inhérentes d'information temporelle sont étudiées. On propose un réseau neurologique retardé par entrée (IDNN) et un netwok neural récurrent (RNN) avec et sans du temps d'entrée retarde pour des prévisions multivariables d'apport de réservoir. Les résultats de prévision indiquent que, la combinaison, le RNN a obtenu la meilleure exécution. Les résultats également suggèrent que l'utilisation du temps d'entrée retarde améliore de manière significative le réseau multicouche conventionnel du perceptron (MLP) mais ne fournissent pas n'importe quelle amélioration du modèle de RNN. Cependant, le RNN avec du temps d'entrée retarde les restes légèrement plus efficaces pour la prévision multivariable d'apport de réservoir que le modèle d'IDNN. D'ailleurs, on le constate que le réseau conventionnel de MLP largement répandu dans des applications hydrologiques est moins efficace aux prévisions multivariables d'apport de réservoir que les modèles proposés. En outre, l'expérience prouve que l'utilisation seulement des répétitions de temps retarder peut être la méthode plus efficace et moins plus coûteuse pour la prévision multivariable de série chronologique de ressources d'eau.
[article] Multivariate Reservoir Inflow Forecasting Using Temporal Neural Networks = Prévisions Multivariables d'Apport de Réservoir en Utilisant les Réseaux Neurologiques Temporels [texte imprimé] / Anctil, François, Auteur ; Coulibaly, Paulin, Auteur ; Bobée, Bernard . - 367-376 p.
Hydrologie
Langues : Anglais (eng)
in Journal of hydrologic engineering > Vol. 6, N° 5 (Septembre /Octobre 2001) . - 367-376 p.
Mots-clés : Eau Ressource Prévision Apport Hydrologie Electricité Reseaux neurologiques Architecture Réservoir Combinaison Réseau multicouche Perceptron MLP Chronologie Index. décimale : 551.4 Résumé : An experiment on predicting multivariate water resource time series, specifically the prediction of hydropower reservoir inflow using temporel neural networks, is presented. This Paper focuses on dynamic neural networks to address the temporal relationship of the hydrological series. three types of temporal neural network architectures with differents inherent representations of temporal information are investigated. An input delayed neural network (IDNN) and a recurrent neural netwok (RNN) with and without input time delays are proposed for multivariate reservoir inflow forecasting. The Forecast results indicate that, overall, the RNN obtained the best performance. The Results also suggest that the use of input time delays significantly improves the conventional multilayer perceptron (MLP) network but does not provide any improvement in the RNN model. However, the RNN with input time delays remains slightly more effective for multivariate reservoir inflow prediction than the IDNN model. Moreover, it is found that the conventional MLP network widely used in hydrological applications is less effective at multivariate reservoir inflow forecasting than the proposed models. Furthermore, the experiment shows that employing only time-delayed recurrences can be the more effective and less costly method for multivariate water resources time series prediction.
Une expérience sur prévoir le serie multivariable de temps de ressource d'eau, spécifiquement la prévision de l'apport de réservoir d'hydro-électricité en utilisant les réseaux neurologiques de temporel, est présentée. Cet article se concentre sur les réseaux neurologiques dynamiques pour adresser le rapport temporel des séries hydrologiques trois types d'architectures temporelles de réseau neurologique avec des differents des représentations qu'inhérentes d'information temporelle sont étudiées. On propose un réseau neurologique retardé par entrée (IDNN) et un netwok neural récurrent (RNN) avec et sans du temps d'entrée retarde pour des prévisions multivariables d'apport de réservoir. Les résultats de prévision indiquent que, la combinaison, le RNN a obtenu la meilleure exécution. Les résultats également suggèrent que l'utilisation du temps d'entrée retarde améliore de manière significative le réseau multicouche conventionnel du perceptron (MLP) mais ne fournissent pas n'importe quelle amélioration du modèle de RNN. Cependant, le RNN avec du temps d'entrée retarde les restes légèrement plus efficaces pour la prévision multivariable d'apport de réservoir que le modèle d'IDNN. D'ailleurs, on le constate que le réseau conventionnel de MLP largement répandu dans des applications hydrologiques est moins efficace aux prévisions multivariables d'apport de réservoir que les modèles proposés. En outre, l'expérience prouve que l'utilisation seulement des répétitions de temps retarder peut être la méthode plus efficace et moins plus coûteuse pour la prévision multivariable de série chronologique de ressources d'eau.
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