Modèle de prévision de débit à l’aide d’une approche d’intelligence artificielle hybride connexionniste neuro-génétique - Chorfi, Khaled; Chettih, Mohamed, Directeur de thèse. (My University, 2015)
Les réseaux de neurones artificiels sont devenus pendant quelques années des mécanismes précieux dans des domaines très divers. Néanmoins ils présentent des difficultés dans la détermination de leurs composants. Ces composants influencent directement sur la fiabilité de ces réseaux neuronaux. Afin d’améliorer l’efficacité de ces réseaux, des méthodes hybrides qui intègrent les approches déductives, symboliques et évolutionnaires avec les approches de l'intelligence artificielle connexionniste sont très rapidement développées. Parmi ces méthodes les algorithmes génétiques qui présentent de nombreux avantages. Ces algorithmes sont basés sur l’idée dérivée de la sélection naturelle. Notre étude porte sur l’élaboration d’un système Neuro-génétique permettant la prévision des débits journaliers. Les résultats obtenus sur trois bassins versants différents sont très encourageants et meilleurs que les résultats obtenus par les réseaux de neurones.