UTILISATION DES TECHNIQUES NUMERIQUES POUR L’OPTIMISATION DE LA GESTION INTEGREE DE L’EAU
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Date
2020
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Abstract
Les ressources et la demande en eau sont inversement liées. Tel lien met en danger
des vies humaines et représente une préoccupation importante dans la planification
des villes. L'effet du comportement d'utilisation humain de l'eau est clair et déjà étudié
à l'échelle mondiale, mais des études détaillées traitant des particularités de la
consommation d'eau des ménages sont encore manquantes.
La pénurie d'eau est un problème mondial mais ses conséquences varient
considérablement d'une nation à l'autre surtout dans les zones semi-arides et l'Algérie
ne fait pas exception. Pour cette raison, la ville de Sedrata, Souk-Ahras, au nord-est de
l'Algérie fait l'objet de l’étude. Les paramètres affectant la consommation d'eau de
ménage sont choisis sur la base d'une recherche bibliographique et récoltés par une
enquête durant la période 2012-2017.
Afin de définir les principaux déterminants de l'utilisation de l'eau de ménage, la
présente thèse a suivis deux chemins principaux, une analyse statistique
conventionnelle de la préparation et du prétraitement des données, et le second traitant
l'applicabilité et les résultats des réseaux de neurones artificiels et du système
d'inférence neuro-fuzzy adaptatif.
La présente thèse et avec l'aide des RNA et de l'ANFIS ont mis en évidence douze
variables explicatives, dont neuf sont des paramètres socio-économiques et trois
caractéristiques physiques des logements. Les résultats démontrent la capacité
d’apprentissage des réseaux de neurones artificiels pour prédire la consommation
d'eau avec un coefficient de corrélation pour les phases de calculs d'environ 0,99. De
plus, la combinaison des paramètres socio-économiques avec les caractéristiques
physiques des logements améliore l'évaluation de la consommation d'eau des
ménages.