Résumé:
Dans le but d’expliquer la relation entre le débit liquide et la concentration saline
d’une part, et d’évaluer le degré de salinisation dans le temps et l’espace d’autre part, deux
modèles ont été développés. Il s’agit de ‹‹RNA›› basé sur les réseaux de neurones artificiels et
l’ANFIS système hybride (neuro-floue). À cette fin, des séries chronologiques des débits
liquides et des concentrations salines des stations hydrométriques (Pierre du chat (160801),
Beni Bahdel (160402), Zahra (160409), Sidi Belkheir RN 35 (160504), Sidi Aissa (160614),
Remchi (160703), Ain Youcef (160704)) réparties sur l’ensemble du bassin versant de la
Tafna, ont été utilisés pour la formation, la validation et le test de ces modèles. Différentes
méthodes ont été utilisées pour tester la précision de nos résultats, à savoir le coefficient de
détermination (R2), le coefficient d’efficacité de Nash-Sutcliffe (E), ‹‹RSR›› (Root of the
mean Squared Error) et les techniques graphiques. Le modèle hybride ‹‹ANFIS›› proposé a
donné de très bons résultats dans le temps et dans l’espace, et sur toutes les phases
hydrologiques par rapport au modèle des réseaux de neurones ‹‹RNA››.
