la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada
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la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada
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Tous droits r€serv€s Revue des sciences de l'eau, 2005 Ce document est prot€g€ par la loi sur le droit d'auteur. L'utilisation des d'utilisation que vous pouvez consulter en ligne. l'Universit€ de Montr€al, l'Universit€ Laval et l'Universit€ du Qu€bec " Montr€al. Il a pour mission la promotion et la valorisation de la recherche.
https://www.erudit.org/fr/Document g€n€r€ le 23 oct. 2023 07:19Revue des sciences de l'eauJournal of Water Science
r€seaux de neurones et la r€gression lin€aire multipleWater temperature prediction using neural networks andmultiple linear regression
M. B€langer, N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar et J. M. Ribi B€langer, M., El-Jabi, N., Caissie, D., Ashkar, F. & Ribi, J. M. (2005). Estimation de la temp€rature de l'eau de rivi...re en utilisant les r€seaux de neurones et la r€gression lin€aire multiple.Revue des sciences de l'eau / Journal of Water
Science
18 (3), 403†421. https://doi.org/10.7202/705565arR€sum€ de l'article
La temp€rature de l'eau en rivi...re est un param...tre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les s€ries temporelles d€crivant ce param...tre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette €tude pr€sente la mod€lisation de la temp€rature de l'eau en utilisant des r€seaux de neurones et la r€gression lin€aire multiple pour relier la temp€rature de l'eau " celle de l'air et le d€bit du ruisseau Catamaran, situ€ au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire " long terme se d€roule pr€sentement sur ce site. Les donn€es utilis€es sont de 1991 " 2000 et comprennent la temp€rature de l'air de la journ€e en cours, de la veille et de l'avant-veille, le d€bit ainsi que le temps transform€ en s€rie trigonom€trique. Les donn€es de 1991 " 1995 ont €t€ utilis€es pour l'entra‡nement ou la calibration du mod...le tandis que les donn€es de 1996 " 2000 ont €t€ utilis€es pour la validation du mod...le. Les coefficients de d€termination obtenus pour l'entra‡nement sont de 94,2 % pour les r€seaux de neurones et de 92,6 % pour la r€gression lin€aire multiple, ce qui donne un €cart-type des erreurs de 1,01 C pour les r€seaux de neurones et de 1,05 C pour la r€gression lin€aire multiple. Pour la validation, les coefficients de d€termination sont de 92,2 % pour les r€seaux de neurones et de 91,6 % pour la r€gression lin€aire multiple, ce qui se traduit en un €cart-type des erreurs de 1,10 C pour les r€seaux de neurones et de 1,25 C pourla r€gression lin€aire multiple. Durant la p€riode d'€tude (1991-2000), le biais a
€t€ calcul€ " +0,11 C pour le mod...le de r€seaux de neurones et " -0,26 ˆC pour le
mod...le de r€gression. Ces r€sultats permettent de conclure qu'il est possible de pr€voir la temp€rature de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la temp€rature de l'air et le d€bit, aussi bien avec les r€seaux de neurones qu'avec la r€gression lin€aire multiple. Les r€seaux de neurones semblent donner un ajustement aux donn€es l€g...rement meilleur que celui offert par la r€gression lin€aire multiple, toutefois ces deux approches de mod€lisation d€montrent une bonne performance pour la pr€diction de la temp€rature de l'eau en rivi...re. REVUE DES SCIENCES DE L'EAU, Rev. Sci. Eau 18/3(2005) 403-421