Ghufron Zaida Muflih, S. Sunardi, A. Yudhana
{"title":"Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Prediksi Curah Hujan di Wilayah Kabupaten Wonosobo","authors":"Ghufron Zaida Muflih, S. Sunardi, A. Yudhana","doi":"10.30651/MUST.V4I1.2670","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Curah hujan merupakan gejala alam dan banyak bergantung dari banyak faktor serta menjadi bagian yang sangat penting bagi kehidupan di bumi. Air hujan merupakan sumber daya yang banyak dimanfaatkan oleh manusia. Keadaan iklim yang tidak menentu menyebabkan curah hujan menuju ke arah (trend) meningkat atau menurun. Jaringan saraf tiruan merupakan algoritma yang secara umum sangat baik dalam permasalahan pengenalan pola, bekerja dengan menirukan jaringan saraf manusia yang dapat menyimpan informasi-informasi dan membentuk sebuah tujuan dari sistem saraf tersebut. Penggunaan jaringan saraf tiruan sebagai prediksi curah hujan di wilayah Kabupaten Wonosobo menggunakan metode backpropagation untuk mengukur tingkat curah hujan yang turun dalam kurun waktu tertentu, menggunakan data curah hujan stasiun 24 Wanganaji tahun 2009-2011 sebagai pelatihan dan pengujian. Arsitektur jaringan saraf yang digunakan adalah 12-10-1, terdiri dari 12 nilai masukan data curah hujan 12 bulan, 10 neuron hidden layer dan 1 nilai keluaran data curah hujan bulan berikutnya, MSE yang diperoleh pada pelatihan 0.00099899 dicapai pada epoch yang ke 161, dengan koefisien koerelasi R yang dihasilkan sebesar 0.99205, MSE pada pengujian jaringan diperoleh dengan nilai 0.17042.","PeriodicalId":33708,"journal":{"name":"MUST Journal of Mathematics Education Science and Technology","volume":"377 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"8","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"MUST Journal of Mathematics Education Science and Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30651/MUST.V4I1.2670","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 8

摘要

降雨是一种自然现象,它依赖于许多因素,成为地球上生命的重要组成部分。雨水是人类广泛利用的资源。气候不稳定导致降雨增加或减少。模拟神经网络是一种普遍擅长模式识别的算法,它可以模仿人类神经网络,从而存储信息并创建神经系统的目的。使用假神经组织来预测元奥索博县的降雨量,使用2008 -2011年王纳吉24年的降雨量数据进行培训和测试。是12-10-1使用的神经网络架构,组成12个12个月降雨量数据输入值,10个隐藏层神经元和1个价值获得了下个月降水量,MSE的数据输出0。00099899培训实现的化石到161,产生的koerelasi滑动系数R为0。99205,MSE在测试网络通过17042零分。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Prediksi Curah Hujan di Wilayah Kabupaten Wonosobo
Curah hujan merupakan gejala alam dan banyak bergantung dari banyak faktor serta menjadi bagian yang sangat penting bagi kehidupan di bumi. Air hujan merupakan sumber daya yang banyak dimanfaatkan oleh manusia. Keadaan iklim yang tidak menentu menyebabkan curah hujan menuju ke arah (trend) meningkat atau menurun. Jaringan saraf tiruan merupakan algoritma yang secara umum sangat baik dalam permasalahan pengenalan pola, bekerja dengan menirukan jaringan saraf manusia yang dapat menyimpan informasi-informasi dan membentuk sebuah tujuan dari sistem saraf tersebut. Penggunaan jaringan saraf tiruan sebagai prediksi curah hujan di wilayah Kabupaten Wonosobo menggunakan metode backpropagation untuk mengukur tingkat curah hujan yang turun dalam kurun waktu tertentu, menggunakan data curah hujan stasiun 24 Wanganaji tahun 2009-2011 sebagai pelatihan dan pengujian. Arsitektur jaringan saraf yang digunakan adalah 12-10-1, terdiri dari 12 nilai masukan data curah hujan 12 bulan, 10 neuron hidden layer dan 1 nilai keluaran data curah hujan bulan berikutnya, MSE yang diperoleh pada pelatihan 0.00099899 dicapai pada epoch yang ke 161, dengan koefisien koerelasi R yang dihasilkan sebesar 0.99205, MSE pada pengujian jaringan diperoleh dengan nilai 0.17042.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
2
审稿时长
12 weeks
×
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