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

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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.