Résumé:
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.
