Abdellah EL Hmaidi, Hicham El Badaoui, Abdelaziz Abdallaoui and Bouchta El Moumni 1 European Journal of Scientific Research ISSN 1450-216X Vol.107 No.4 (2013), pp.400-413 ｩ EuroJournals Publishing, Inc. 2013 http://www.eurojournals.com/ejsr.htm ___________________________________________________________________________ Application des réseaux de neurones artificiels de type PMC pour la prédiction des teneurs en carbone organique dans les dépôts du quaternaire terminal de la mer d’alboran Abdellah EL HMAIDI Université Moulay Ismail, Faculté des Sciences de Meknès, Département de Géologie, Equipe Sciences de l'Eau et Ingénierie de l'Environnement, B.P. 11201, Zitoune, Meknès, Maroc, elhmaidi@yahoo.fr, Hicham EL BADAOUI Université Moulay Ismail, Faculté des Sciences, Département de chimie, Equipe Chimie Analytique et Environnement, B.P. 11201, Zitoune, Meknès, Maroc, elbadaoui.hicham@gmail.com, Abdelaziz ABDALLAOUI Université Moulay Ismail, Faculté des Sciences, Département de chimie, Equipe Chimie Analytique et Environnement, B.P. 11201, Zitoune, Meknès, Maroc, a.abdallaoui@gmail.com, Bouchta EL MOUMNI Université Abdelmalek Essaadi, Faculté Polydisciplinaire de Larache, B.P : 745, Poste principale, 92004, Route de Rabat, Km 2 – Larache., Maroc, bmoumni@yahoo.fr. Résumé La mer d'Alboran constitue la partie située à l’extrême ouest de la mer Méditerranée. Elle est comprise entre l'Espagne au nord, l'Algérie et le Maroc au sud et le détroit de Gibraltar à l'ouest. Elle appartient à la chaine bético-rifaine et représente un point d’échange à travers le détroit de Gibraltar entre l’océan atlantique à l’Ouest et le bassin algéro-baléare à l’Est. Le présent travail porte sur la prédiction des teneurs en carbone organique dans les dépôts du Quaternaire terminal de la mer d’Alboran, en utilisant deux outils de modélisation : la régression linéaire multiple et les réseaux de neurones artificiels de type Perceptron Multicouches (PMC). Ces derniers ont été effectués avec le langage Matlab qui représente un réseau multicouche non récurent en se basant sur un apprentissage supervisé et un algorithme de levenberg Marquardt. Les résultats obtenus aboutissent à modéliser avec performance les relations entre le carbone organique et les autres paramètres environnementaux dans chacune des bases de données analysées et par conséquent de prédire les teneurs en carbone organique dans les dépôts du Pléistocène – Holocène de la mer d’Alboran. Mots clés: SIG, Réseaux de neurones, régression linéaire multiple, prédiction, carbone organique, carottes Kullenberg, Pléistocène, Holocène, mer d’Alboran.