Prédiction de l’environnement d’une serre installée dans une région semi aride par l’utilisation RNA

Abstract

L'énergie solaire a ses propres champs d'action et mode de conversion qui respecte sa disponibilité, à savoir la conversion thermique qui est directement utilisable dans les serres. La gestion du microclimat de la serre est un sujet d’actualité très répandu dans le monde entier. Dans ce mémoire nous présentons l’utilisation des réseaux neurones artificiel pour la prédiction de température intérieure dans une serre agricole de type tunnel dans un climat semi-aride situé à Ghardaïa. Au long de cette étude, on a effectué plusieurs essaies pour la détermination de l’architecture idéale pour résoudre notre problématique en exploitant une base de donné déterminer. On a construit un model de perceptron multi couche pour la prédiction de la température intérieure de la serre par l’utilisation des paramètres d’entrées (température, humidité, rayonnement…) qui sont connu pour leur influence sur le microclimat de la serre. Après une série de test concernant l’apprentissage on a obtenus des résultats (RMSE et , respectivement 0,9680 et 0,7258) encourageant qui montre la fiabilité des réseaux neurones et leur précision dans le domaine de prédiction dans les serres agricoles.