7.5. CONCLUSION PARTIELLE
Tout au long de ce chapitre VII, il a été mis au
point deux (2) types de modèles : le modèle conceptuel global
GR2M et les modèles Perceptrons Multicouches Dirigés (PMCD1s,
PMCD2s PMCD4s, PMCD5s PMCD6s). Ces modèles ont permis d'obtenir en
général de très bonnes performances tant en calage qu'en
validation.
En validation, à la station de Tortiya, les valeurs de
Nash obtenues avec les modèles GR2M, PMCD1s et PMCD3s sont
respectivement de 71%, 81% et 81%. En comparant le modèle conceptuel
GR2M et les modèles neuronaux, il apparaît dans cette étude
que les derniers cités sont les plus performants et les plus
parcimonieux pour la simulation des débits des cours d'eau. On peut
aussi retenir de ce chapitre que la performance des modèles neuronaux
est fortement liée aux stations d'étude, donc directement
liée à la qualité des données collectées.
Toutefois, il est bon de signaler que les Réseaux de neurones sont plus
aptes à modéliser les données hydroclimatiques
bruitées que le modèle conceptuel global, GR2M.
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