Les algorithmes d’apprentissage

Les algorithmes d’apprentissage

Introduction:

La connaissance des rรฉgimes dโ€™รฉcoulement des eaux superficielles et souterraines est d’une importance primordial, notamment sur l’exploitation et la gestion de ces eaux. Elle est basรฉe certainement sur lโ€™analyse de diffรฉrentes composantes du bilan hydrologique, tant dans des conditions mรฉtรฉorologiques exceptionnelles que dans des conditions normales. Pour cette fin, il est nรฉcessaire de quantifier et dโ€™estimer tous les paramรจtres qui interviennent dans le processus hydrologique ; Lโ€™interprรฉtation de ces paramรจtres nous permettra รฉgalement de bien cerner les variations des apports superficiels et des recharges souterraines.
Lโ€™รฉtude est subdivisรฉe en deux parties ; la premiรจre concerne lโ€™รฉtude du climat oรน on sโ€™intรฉresse ร  lโ€™identification du climat de la zone dโ€™รฉtude ร  partir de diffรฉrents agents climatiques (prรฉcipitation, tempรฉrature, humiditรฉ, vents,โ€ฆ), et la deuxiรจme englobe lโ€™รฉtude de variations des termes du bilan dโ€™eau dโ€™une part et les rรฉgimes des cours dโ€™eau dโ€™autre part.

Climatologie :

Les conditions mรฉtรฉorologiques influent beaucoup sur le fonctionnement du rรฉgime hydrique. La connaissance de ces conditions (prรฉcipitation, tempรฉrature, insolation, humiditรฉ, รฉvaporation, vents,โ€ฆ) nous permettra รฉgalement de connaรฎtre la situation du climat de la zone qui nous occupe.
Lโ€™analyse de facteurs climatologiques basรฉe essentiellement sur les donnรฉes issues des stations mรฉtรฉorologiques de Belkhir ร  Guelma pour le bassin versant de lโ€™oued Bouhamdane et les Salines ร  Annaba pour le bassin versant de lโ€™oued Ressoul, qui sont les plus proches des deux bassins รฉtudiรฉs. Les sรฉries utilisรฉes correspondent aux longues pรฉriodes dโ€™observation allant de 1987 jusquโ€™ร  2017 pour la station de Guelma et entre 1989 et 2017 pour celle dโ€™Annaba, leurs donnรฉes ont รฉtรฉ acquises auprรจs de l’Office National de la Mรฉtรฉorologie (ONM

Variation mensuelle de lโ€™รฉcoulement :

La variation du rรฉgime dโ€™รฉcoulement dโ€™un cours dโ€™eau ร  lโ€™รฉchelle mensuelle est dรฉfinie par son coefficient dโ€™hydraulicitรฉ ( ), qui reprรฉsente le rapport entre le dรฉbit moyen mensuel du mois considรฉrรฉ au dรฉbit moyen interannuel obtenu aprรจs le traitement de la longue sรฉrie dโ€™observation. En effet, la pรฉriode de hautes eaux se caractรฉrise par une hydraulicitรฉ supรฉrieure au seuil de rรฉfรฉrence (1), et contrairement pour la pรฉriode de basses eaux le coefficient dโ€™hydraulicitรฉ est infรฉrieur ร  la valeur 1.
Lโ€™analyse de la rรฉpartition du coefficient d’hydraulicitรฉ mensuel le long de lโ€™annรฉe, nous a permis de dรฉfinir la pรฉriode de Dรฉcembre ร  Avril comme รฉtant une pรฉriode de hautes eaux en raison de lโ€™importance des prรฉcipitations tombรฉes dans cette derniรจre (figure II.18). Les dรฉbits moyens mensuels durant cette pรฉriode varient de 4,02 ร  7,13 m3/s pour la station hydromรฉtrique de Medjez Amar II, et entre 0,58 et 1,23 m3/s ร  la station de Ain Berda oรน Fรฉvrier est le mois le plus humide.

Synthรจse :

De lโ€™รฉtude hydroclimatologique de la rรฉgion qui nous occupe, on peut tirer les points suivants :

  • ย  Le rรฉgime climatique de la zone รฉtudiรฉe est ร  dominance mรฉditerranรฉenne avec un รฉtรฉ sec et chaud et un hiver humide et frais. Sur lโ€™ensemble du bassin versant de lโ€™oued Bouhamdane, les prรฉcipitations moyennes annuelles obtenues par interpolation des isohyรจtes durant la pรฉriode 1921-1989 varient entre 433 et 728 mm, avec une moyenne de 572 mm et sur lโ€™ensemble du bassin versant de lโ€™oued Ressoul elles varient de 620 ร  714 mm, avec une moyenne de lโ€™ordre de 681 mm ;
  • ย Les analyses statistiques des sรฉries chronologiques des prรฉcipitations mesurรฉes aux stations climatologiques, ont permis de dรฉduire que la prรฉcipitation moyenne ร  la station de Guelma est de lโ€™ordre de 598 mm/an avec un faible coefficient de variation ( ) qui ne dรฉpasse pas 25 %, tandis que la station de Annaba prรฉsente une valeur de 650 mm/an, avec une trรจs faible variabilitรฉ de prรฉcipitations annuelles soit seulement 18,6 % de ;
  • ย Les mois les plus pluvieux sont Janvier, Novembre et Dรฉcembre avec un taux de l’ordre de 40 % pour la station de Guelma et de 45 % pour celle dโ€™Annaba. Alors que, les mois de Juin, Juillet et Aoรปt prรฉsentent les mois les plus secs de lโ€™annรฉe, avec des prรฉcipitations insignifiantes soit un total de ces trois mois dโ€™environ 35 mm dans les deux stations ;
  • ย On notera que lโ€™annรฉe 2003 a รฉtรฉ la plus pluvieuse dans la station de Guelma avec un cumul de 940 mm, et lโ€™annรฉe la moins arrosรฉe a รฉtรฉ observรฉe en 2008 avec un total de lโ€™ordre de 382 mm. Au niveau de la station dโ€™Annaba la pluviomรฉtrie moyenne peut atteindre 888 mm en 2009 et la plus faible pluie (440 mm) a รฉtรฉ enregistrรฉe en 2008 ;
  • ย En ce qui concerne le rรฉgime thermique, les tempรฉratures moyennes mensuelles varient entre 9,7 et 27,4 ยฐC ร  la station de Guelma avec une moyenne interannuelle de 18,01 ยฐC, et entre 11,3 et 26 ยฐC ร  Annaba avec une moyenne de lโ€™ordre de 17,95 ยฐC ;
  • ย L’analyse du diagramme ombro-thermique de Gaussen nous a conduit ร  distinguer deux diffรฉrentes pรฉriodes, une sรจche dont la durรฉe varie souvent de Mai ร  Septembre et lโ€™autre humide plus longue que la prรฉcรฉdente s’รฉtendant sur le reste de lโ€™annรฉe ;
  • La vitesse moyenne du vent est relativement faible, elle est de lโ€™ordre de 1,8 m/s ร  la station de Guelma et de 3,6 m/s ร  celle dโ€™Annaba, elle varie modรฉrรฉment de 1,5 ร  2 m/s et de 3,3 ร  4,1 m/s respectivement aux deux stations prรฉcรฉdentes. Le Sirocco souffle dโ€™environ 17 jours par an avec une vitesse plus souvent variable dโ€™une classe moyenne ร  forte ;
  • ย Sur la base de lโ€™indice annuel de DE-MARTONNE qui reflรจte le degrรฉ dโ€™ariditรฉ dโ€™une rรฉgion donnรฉe, les deux stations prรฉsentent des valeurs compris entre 20 et 30 ce qui indique un climat suffisamment tempรฉrรฉ pour les deux stations ;

Facteur des pratiques antiรฉrosives (P) :

Le facteur des pratiques antiรฉrosives (P) reflรจte les techniques culturales utilisรฉes (modes de gestion des terres tel que ; le mode de labour et le sens des cultures) et les actions de conservation des sols (La vรฉgรฉtalisation des versants), qui rรฉduisent le volume et la vitesse de lโ€™eau ruisselรฉe et favorisent l’infiltration par la modification de l’รฉtat structural du sol, ce qui rรฉduit l’impact รฉrosif.
Le facteur (P) a รฉtรฉ dรฉterminรฉ dans le bassin versant de lโ€™oued Bouhamdane, en se basant sur les travaux de WISCHMEIER et SMITH (1965 et 1978), dans lesquels les valeurs du facteur P varient en fonction des combinaisons des classes de pentes et des amรฉnagements agricoles existants. Ces derniers ont รฉtรฉ identifiรฉs ร  lโ€™aide de la carte dโ€™affectation des terres et lโ€™interprรฉtation visuelle des photographies aรฉriennes.

Les algorithmes d’apprentissage :

Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux machines de s’entrainer sur une base de donnรฉes connue formรฉe des couples dโ€™entrรฉe et de sortie, par lโ€™application des analyses statistiques entre eux sous une couche cachรฉe ; et ce, pour minimiser lโ€™erreur dans cette phase jusquโ€™ร  ce que le modรจle devient plus prรฉcis. Il existe plusieurs algorithmes dโ€™apprentissage, parmi ces algorithmes on peut citer :

Algorithme de Levenberg-Marquardt (LM) :

L’algorithme de Levenberg-Marquardt (LM) est une solution numรฉrique pour la minimisation des erreurs dans la modรฉlisation des problรจmes non-linรฉaires. Lโ€™algorithme LM a รฉtรฉ dรฉveloppรฉ par LEVENBERG KENNETH et MARQUARDT DONALD en 1963 (WILAMOWSKI et YU 2010). La conception de l’algorithme permet dโ€™approcher une vitesse d’entraรฎnement de second ordre sans calculer la matrice de HESSE (HAGAN et MENHAJ 1994).

Algorithme par descente de gradient (GD) :

L’algorithme par descente de gradient (gradient descent algorithm) dรฉveloppรฉ par RUMELHART et al. en 1986, est une mรฉthode qui sert ร  minimiser la somme des carrรฉs des erreurs dans la dรฉtermination des poids et des valeurs biaisรฉes de la fonction de performance qui dรฉcroรฎt le plus rapidement (RUMELHART et al. 1986, DAO et VEMURI 2002).

Algorithme de gradient conjuguรฉ (CG) :

L’algorithme de gradient conjuguรฉ (CG) peut รชtre dรฉcrit comme une mรฉthode intermรฉdiaire entre deux algorithmes trรจs connus; la descente de gradient et la mรฉthode de newton. Les poids dans l’algorithme de rรฉtro-propagation sont ajustรฉs suivant la direction de descente la plus raide, c’est ร  dire, lร  oรน la fonction de performance diminue le plus rapidement. Il est ร  noter que cette direction nโ€™est pas forcรฉment la direction de la convergence la plus rapide. Les informations de matrice de Hesse associรฉes au stockage d’รฉvaluation et ร  l’inversion ne sont pas appliquรฉes dans cette mรฉthode.

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Table des matiรจres
Rรฉsumรฉ
Abstract
Dรฉdicaces
Remerciements
Sommaire
Liste des figures
Liste des tableaux
Introduction gรฉnรฉrale
1. Contexte et problรฉmatique
2. Objectifs de lโ€™รฉtude
3. Plan de la thรจse
Chapitre I: Prรฉsentation gรฉnรฉrale de la zone dโ€™รฉtude.
I-1 Situation gรฉographique
I-1.1 Bassin versant de lโ€™oued Bouhamdane
I-1.2 Bassin versant de lโ€™oued Ressoul
I-2 Description du milieu physique
I-2.1 Courbes hypsomรฉtriques
I-2.2 Altitudes caractรฉristiques
a. Altitude minimale
b. Altitude ร  95% de surface
c. Altitude mรฉdiane
d. Altitude ร  5% de surface
e. Altitude maximale
f. Altitude moyenne
I-2.3 Intรฉgrale hypsomรฉtriques
I-3 Les indices morphologiques
I-3.1 Indice de compacitรฉ de Gravelius
I-3.2 Rectangle รฉquivalent
a. Longueur du rectangle รฉquivalent
b. Largeur du rectangle รฉquivalent
I-3.3 La dรฉnivelรฉe
I-3.4 Indice de pente de Roche
I-3.5 Indice de pente global
I-3.6 Dรฉnivelรฉe spรฉcifique
I-4 Caractรฉristiques physiographiques
I-4.1 Densitรฉ de drainage
I-4.2 Frรฉquence des talwegs รฉlรฉmentaires
I-4.3 Coefficient de torrentialitรฉ
I-4.4 Rapport de confluence des talwegs
I-4.5 Rapport des longueurs des talwegs
I-4.6 Temps de concentration du bassin versant
I-4.7 Vitesse dโ€™รฉcoulement
I-5 Pentes
I-5.1 Pentes du bassin versant de lโ€™oued Bouhamdane
I-5.2 Pentes du bassin versant de lโ€™oued Ressoul
I-6 Lithologie
I-6.1 Lithologie du bassin versant de lโ€™oued Bouhamdane
I-6.2 Lithologie du bassin versant de lโ€™oued Ressoul
I-7 Occupation des sols
I-8 Synthรจse des caractรฉristiques des deux bassins รฉtudiรฉs
Chapitre II: Hydroclimatologie.
II-1 Introduction
II-2 Climatologie
II-2.1 Prรฉcipitation
a. Prรฉcipitations moyennes mensuelles
b. Prรฉcipitations moyennes saisonniรจres
c. Prรฉcipitations moyennes annuelles
d. Variabilitรฉ interannuelle des prรฉcipitations
II-2.2 Tempรฉrature
II-2.3 Diagramme ombro-thermique de Gaussen
II-2.4 Humiditรฉ relative de lโ€™air
II-2.5 Vent
II-2.6 Indice d’ariditรฉ de DE-MARTONNE
a. Indice d’ariditรฉ annuel
b. Indice d’ariditรฉ mensuel
II-2.7 Etages bioclimatiques
II-2.8 Indice d’EMBERGER
II-3 Bilan hydrologique
II-3.1 Evapotranspiration
a. Evapotranspiration potentielle
b. Evapotranspiration rรฉelle
II-3.2 Ruissellement
II-3.3 Interprรฉtation des rรฉsultats du bilan hydrique
II-4 Rรฉgime dโ€™รฉcoulement aux stations hydromรฉtriques
II-4.1 Variation mensuelle de lโ€™รฉcoulement
II-4.2 Variation interannuelle de lโ€™รฉcoulement
II-5 Synthรจse
Chapitre III: Quantification et Cartographie des zones ร  risque dโ€™รฉrosion hydrique par lโ€™utilisation du modรจle RUSLE sous SIG : application au bassin versant de lโ€™oued Bouhamdane.
III-1 Introduction
III-2 Mรฉthodologie
III-2.1 Facteur d’รฉrosivitรฉ des pluies
III-2.2 Facteur topographique
III-2.3 Facteur d’รฉrodibilitรฉ du sol
III-2.4 Facteur du couvert vรฉgรฉtal
III-2.5 Facteur des pratiques antiรฉrosives
III-3 Rรฉsultats et discussions
III-3.1 Facteur R
III-3.2 Facteur LS
III-3.3 Facteur K
III-3.4 Facteur C
III-3.5 Facteur P
III-3.6 RUSLE
III-3.7 Envasement du barrage Hammam Debagh
III-4 Synthรจse
Chapitre IV: Prรฉdiction des transports solides ร  lโ€™aide des rรฉseaux de neurones artificiels โ€˜RNAโ€™ : application au bassin versant de lโ€™oued Ressoul.
IV-1 Introduction
IV-2 Mรฉthodologie
IV-2.1 Utilisation des donnรฉes
IV-2.2 Matrice de corrรฉlation
IV-2.3 Normalisation de donnรฉes
IV-2.4 Structure du rรฉseau de neurones
IV-2.5 Les algorithmes d’apprentissage
a. Algorithme de Levenberg-Marquardt
b. Algorithme par descente de gradient
c. Algorithme de gradient conjuguรฉ
d. Algorithme de Quasi-Newton
IV-2.6 Evaluation statistique
a. Critรจre de Nash-Sutcliffe
b. Erreur moyenne quadratique
IV-3 Rรฉsultats et discussion
IV-3.1 RNRP avec l’algorithme LM
IV-3.2 RNRP avec l’algorithme BFGS
IV-3.3 Amรฉlioration de l’erreur par l’algorithme BFGS
IV-3.4 Estimation des apports solides
IV-4 Synthรจse
Conclusion gรฉnรฉrale
Perspectives
Rรฉfรฉrences bibliographiques Annexes

 

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