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• W1006784022 abstract "Face a la croissance demographique que va engendrer le transfert effectif de la capitale politique et administrative de la Cote d’Ivoire a Yamoussoukro, il faut craindre une congestion, voire une inadaptation des equipements dans le secteur de l’approvisionnement en eau potable de cette localite. Pallier a ce probleme passe par des previsions de la consommation de cette ressource en fonction de la taille de la population grandissante. Le recours a des modeles capables de traiter la non-linearite de cette relation s’avere donc necessaire. C’est dans cette optique que cette etude presentant une modelisation de la consommation au pas de temps mensuel basee sur l’utilisation des reseaux de neurones est realisee. Des modeles neuronaux types Perceptron Multicouches (PMC) boucles diriges sur la consommation observee au temps mensuel, a deux (2) couches ont ete developpes. Une Analyse en Composantes Principales Normee (ACPN) a ete realisee sur les differentes donnees demographiques (population), hydroclimatiques (pluie et temperature) et de consommation d’eau potable de la ville pour faire ressortir les correlations afin de selectionner les variables explicatives les plus pertinentes. Ces modeles neuronaux ont ete cales avec l’algorithme de la retro-propagation avec le principe de la validation croisee pour ameliorer leurs performances de generalisation. La fonction d’activation choisie est la variante logistique du type sigmoide. L’application des reseaux de neurone pour l’estimation de la consommation en eau potable de la ville de Yamoussoukro a permis d’obtenir d’assez bons resultats. En effet, les coefficients de correlation entre les consommations predites et celles mesurees varient de 0,63 a 0,97. On note donc que les performances obtenues sont relativement bonnes et pourraient etre ameliorees en utilisant une base de donnees plus importante. Le choix de variables explicatives de bonne qualite pourrait en outre permettre d’obtenir de meilleurs resultats." @default.
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