MODEL NEURAL NETWORK BERBASIS FORWARD SELECTION UNTUK PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI MINYAK KELAPA
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Penelitian ini menghasilkan sebuah model optimasi Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) yang memiliki kinerja yang paling akurat dalam prediksi nilai
diusulkan pada penelitian tentang prediksi hasil pemilihan umum adalah dengan menerapkan neural network dan neural network berbasis Particle swarm
Dari nilai AFER yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa Feedforward Neural Network yang dilatih dengan PSO dapat digunakan untuk prediksi jumlah pengangguran terbuka di
Tujuan pada penelitian untuk melakukan prediksi harga komoditi karet spesifik teknis dengan menggunakan model Backpropagation Neural Network berbasis particle swarm
Berdasarkan Gambar 4, yang merupakan grafik perbandingan model terbaik untuk data lada hitam, antara KNN berbasis Forward selection dengan KNN berbasis Backward
Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah software model Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi produktivitas lahan perkebunan kelapa sawit sebagai fungsi
Metode algoritme genetika digunakan untuk mengoptimasi bobot yang telah ada untuk akan digunakan dengan model feed forward neural network untuk melakukan proses
www.ejournal.unib.ac.id Berdasarkan Gambar 4, yang merupakan grafik perbandingan model terbaik untuk data lada hitam, antara KNN berbasis Forward selection dengan KNN berbasis
