(EN) The invention relates to a water level prediction system for a dam. The system includes a water level prediction module which is configured to (a) receive time series data, which relates to a water level of the dam, in real-time; and (b) predict, in real-time, a future water level of the dam by processing the received time series data in one or more predictive models/formula(s)/algorithm(s). The one or more predictive models/formula(s)/algorithm(s) may include a recurrent neural network (RNN) or RNN model/algorithm which is configured/trained to predict, in real-time, a future water level of the dam by using the received time series data in the RNN or RNN model/algorithm. The water level prediction module may also include at least one statistical model/algorithm which is configured/trained to predict, in real-time, a future water level of the dam by using the received time series data in the statistical model/algorithm.
(FR) L'invention concerne un système de prédiction de niveau d'eau pour un barrage. Le système comprend un module de prédiction de niveau d'eau qui est configuré pour : (a) recevoir des données de série chronologique, qui concernent un niveau d'eau du barrage, en temps réel ; et (b) prédire, en temps réel, un futur niveau d'eau du barrage en traitant les données de séries chronologiques reçues dans un ou plusieurs modèles prédictifs/formules/algorithmes. Le(s) modèle(s) prédictif(s)/formule(s)/algorithme(s) peuvent comprendre un réseau neuronal récurrent (RNN) ou un modèle/algorithme RNN qui est configuré/appris pour prédire, en temps réel, un futur niveau d'eau du barrage à l'aide des données de série chronologique reçues dans le RNN ou le modèle/algorithme RNN. Le module de prédiction de niveau d'eau peut également comprendre au moins un modèle/algorithme statistique qui est configuré/appris pour prédire, en temps réel, un futur niveau d'eau du barrage à l'aide des données de série chronologique reçues dans le modèle/algorithme statistique.
