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Caractérisation des occurrences de précipitations dans le sous bassin hydrologique de l’ouémé à Savè : Approche Markovienne et les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA)
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<p>&#160; &#160; &#160; &#160; &#160; Dans cet article, nous pr&#233;sentons deux techniques d'analyse des pr&#233;cipitations dans le sous-bassin de l'Ou&#233;m&#233; &#224; Sav&#232; au B&#233;nin : l'approche markovienne et les R&#233;seaux de Neurones Artificiels (RNA). Pour ce faire, nous avons utilis&#233; une s&#233;rie de donn&#233;es enregistr&#233;es durant la p&#233;riode de 1921 &#224; 2020 par la M&#233;t&#233;o-B&#233;nin.<br>Ces derni&#232;res ont &#233;t&#233; utilis&#233;es pour caract&#233;riser les occurrences des pr&#233;cipitations dans la zone de Sav&#232;. En utilisant les approches markovienne et les RNA, nous avons pu montrer dans un premier temps, que les occurrences de pr&#233;cipitations sont bien d&#233;crites par une cha&#238;ne de Markov d'ordre un &#224; trois, &#224; savoir les tendances des &#233;v&#233;nements entre les &#233;tats pluvieux ou non pluvieux apr&#232;s plusieurs ann&#233;es et la r&#233;partition des pr&#233;cipitations entre les &#233;tats &#224; long terme. Et en suite les RNA ont permis de mieux appr&#233;cier l'influence du pass&#233; sur le comportement des pr&#233;cipitations. Ainsi, en mod&#233;lisant une cha&#238;ne de Markov d'ordre trois et les RNA, nous avons obtenu une meilleure description des pr&#233;cipitations.<br>En effet, les probabilit&#233;s obtenues avec l'approche markovienne et les probabilit&#233;s &#224; partir des RNA que nous avons calcul&#233;s sont quasiment identiques.</p><p><strong>Mots Cl&#233;s</strong> : B&#233;nin, approche Markovienne, RNA, pr&#233;cipitations.</p>
Title: Caractérisation des occurrences de précipitations dans le sous bassin hydrologique de l’ouémé à Savè : Approche Markovienne et les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA)
Description:
<p>&#160; &#160; &#160; &#160; &#160; Dans cet article, nous pr&#233;sentons deux techniques d'analyse des pr&#233;cipitations dans le sous-bassin de l'Ou&#233;m&#233; &#224; Sav&#232; au B&#233;nin : l'approche markovienne et les R&#233;seaux de Neurones Artificiels (RNA).
Pour ce faire, nous avons utilis&#233; une s&#233;rie de donn&#233;es enregistr&#233;es durant la p&#233;riode de 1921 &#224; 2020 par la M&#233;t&#233;o-B&#233;nin.
<br>Ces derni&#232;res ont &#233;t&#233; utilis&#233;es pour caract&#233;riser les occurrences des pr&#233;cipitations dans la zone de Sav&#232;.
En utilisant les approches markovienne et les RNA, nous avons pu montrer dans un premier temps, que les occurrences de pr&#233;cipitations sont bien d&#233;crites par une cha&#238;ne de Markov d'ordre un &#224; trois, &#224; savoir les tendances des &#233;v&#233;nements entre les &#233;tats pluvieux ou non pluvieux apr&#232;s plusieurs ann&#233;es et la r&#233;partition des pr&#233;cipitations entre les &#233;tats &#224; long terme.
Et en suite les RNA ont permis de mieux appr&#233;cier l'influence du pass&#233; sur le comportement des pr&#233;cipitations.
Ainsi, en mod&#233;lisant une cha&#238;ne de Markov d'ordre trois et les RNA, nous avons obtenu une meilleure description des pr&#233;cipitations.
<br>En effet, les probabilit&#233;s obtenues avec l'approche markovienne et les probabilit&#233;s &#224; partir des RNA que nous avons calcul&#233;s sont quasiment identiques.
</p><p><strong>Mots Cl&#233;s</strong> : B&#233;nin, approche Markovienne, RNA, pr&#233;cipitations.
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