ANALISIS IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF ADAPTIF UNTUK PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK WILAYAH MALANG

Donni Frans Pasman, M. A. Muslim, Moch. Dhofir
{"title":"ANALISIS IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF ADAPTIF UNTUK PERAMALAN KEBUTUHAN ENERGI LISTRIK WILAYAH MALANG","authors":"Donni Frans Pasman, M. A. Muslim, Moch. Dhofir","doi":"10.18860/NEU.V0I0.1643","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kemajuan teknologi informasi memungkinkan kegiatan peramalan energi listrik dapat dilakukan dengan berbagai metode. Metode jaringan syaraf tiruan perambatan balik dan jaringan syaraf adaptif telah diterapkan pada kegiatan peramalan energi listrik. Keberhasilan peramalan ditentukan ketepatan data yang relevan. Dalam  penelitian ini dipilih beberapa data meliputi : Produk Domestik Bruto perkapita, pertumbuhan penduduk, jumlah rumah tangga, jumlah energi total dan daya tersambung. Data yang dipergunakan adalah data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Malang dan PT PLN APJ Malang. Data untuk pembelajaran diambil mulai tahun 2001-2005,  untuk  pengujian  mulai  tahun  2006-2008  dan  peramalan  tahun  2009.  Penelitian  ini menyajikan suatu algoritma jaringan saraf adaptif untuk peramalan  permintaan energi listrik. Studi empiris menunjukkan bahwa jaringan saraf adaptif algoritma konvergensi lebih cepat dan presisi  yang lebih tinggi daripada  algoritma  jaringan saraf. Hasil  peramalan memperlihatkan error rata-rata sangat kecil, yaitu sebesar 1%. Kata kunci : Peramalan, Jaringan Syaraf Adaptif.","PeriodicalId":17685,"journal":{"name":"Jurnal Neutrino","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2012-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"4","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Neutrino","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18860/NEU.V0I0.1643","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 4

Abstract

Kemajuan teknologi informasi memungkinkan kegiatan peramalan energi listrik dapat dilakukan dengan berbagai metode. Metode jaringan syaraf tiruan perambatan balik dan jaringan syaraf adaptif telah diterapkan pada kegiatan peramalan energi listrik. Keberhasilan peramalan ditentukan ketepatan data yang relevan. Dalam  penelitian ini dipilih beberapa data meliputi : Produk Domestik Bruto perkapita, pertumbuhan penduduk, jumlah rumah tangga, jumlah energi total dan daya tersambung. Data yang dipergunakan adalah data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Malang dan PT PLN APJ Malang. Data untuk pembelajaran diambil mulai tahun 2001-2005,  untuk  pengujian  mulai  tahun  2006-2008  dan  peramalan  tahun  2009.  Penelitian  ini menyajikan suatu algoritma jaringan saraf adaptif untuk peramalan  permintaan energi listrik. Studi empiris menunjukkan bahwa jaringan saraf adaptif algoritma konvergensi lebih cepat dan presisi  yang lebih tinggi daripada  algoritma  jaringan saraf. Hasil  peramalan memperlihatkan error rata-rata sangat kecil, yaitu sebesar 1%. Kata kunci : Peramalan, Jaringan Syaraf Adaptif.
对贫穷地区电力需求的适应性神经网络实现分析
信息技术的进步使得电能可以通过多种方式实现。反转录病毒和适应性神经网络的合成神经网络方法已应用于电能透视活动。预测的成功取决于相关数据的准确性。在这项研究中选择的数据包括:人均国内生产总值、人口增长、家庭数量、总能源和电力供应。所使用的数据是来自马朗统计中心和马朗PT PLN APJ的数据。学习数据从2008年到2005年,测试从2008年到2008年,再到2009年。这项研究提出了一种适应性神经网络算法,以满足对电力的需求。经验研究表明,神经适应算法汇聚比神经网络算法快,精度高。预测结果显示,平均误差只有1%。关键词:预测、适应性神经网络。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信