Les réseaux de neurones comme support à la prévision hydrologique d'ensemble

Nous Croyons发酵剂Les Systèmes de Prévisions Hellogique剥削者Les Réseaux de Neurones(RN)找到了满足表演者们的需求和S的勇气。S的努力鼓励更多的人接受《水文学与操作》(1)和《水文学的效果与效果》(1)和《L的助手》(2)和《不确定的分类》(2)[2]和[2][2]。L的项目，L的客户L的不确定的项目，以及所有的项目都不能使用。在这里，有六个对象：(1)多个对象的位置，(2)更多的L的参与，(3)S对成员的参与，(4)对环境的评估，(5)对传统的比较，(6)对环境的响应。

Nous croyons fermement que les systèmes de prévisions hydrologiques exploitant les réseaux de neurones (RN) sont suffisamment performants pour être utilisés couramment. Les efforts de recherche proposés visent donc à encourager leur acceptation par les hydrologues opérationnels (1) en continuant à améliorer la performance des prévisions hydrologiques effectuées à l'aide de RN - le volet méthodologique, et (2) en quantifiant de manière juste les incertitudes associées aux prévisions par une approche inspirée des ensembles météorologiques - le volet mise en oeuvre. Rappelons que l'objet de la prévision hydrologique d'ensemble (PHE) est de rendre disponible un jeu de prévisions (une vingtaine, par exemple) à chaque pas de temps, afin que la distribution permette à l'usager d'apprécier l'incertitude de la prévision émise, selon que celle-ci couvre une gamme de valeurs étroite ou étendue. Ainsi, six objectifs spécifiques sont ciblés, appartenant soit au volet méthodologique, soit au volet mise en oeuvre : (1) mettre en place un apprentissage multiobjectif, (2) améliorer l'intrant précipitation, (3) sélectionner les membres pertinents à la PHE, (4) évaluer la qualité des PHE, (5) comparer RN et modèles conventionnels pour la PHE et (6) coupler un RN hydrologique à des modèles opérationnels météorologiques.