Optimisasi Peramalan Beban Jangka Pendek Untuk Hari Libur Nasional Menggunakan Interval Type-2 Fuzzy Inference System Big Bang-Big Crunch Algorithm (Studi Kasus : Sistem Kelistrikan Kalimantan Selatan Dan Tengah) - ITS Repository
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Gambar 4.7 Grafik perbandingan hasil peramalan GRNN, RBFNN dan data aktual menggunakan 3 input hari libur nasional tahun 2014
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model terbaik untuk peramalan beban listrik jangka pendek area Jawa Timur-Bali adalah model DSARIMA dengan interval
Namun selain itu, dari hasil simulasi peramalan beban dengan menggunakan metode fuzzy time series yang diajukan oleh Singh, pada gambar 4.4 dan 4.5 dapat
Berikut ini adalah gambar grafik perbandingan dari hasil simulasi peramalan daya listrik jangka sangat pendek pembangkit thermal berbahan bakar gas metode
Gambar 4.7 Grafik perbandingan hasil peramalan GRNN, RBFNN dan data aktual menggunakan 3 input hari libur nasional tahun 2014
Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa model terbaik untuk peramalan beban listrik jangka pendek area Jawa Timur-Bali adalah model DSARIMA dengan interval prediksi
Hasil simulasi dari penelitian Prakiraan beban puncak jangka panjang yang dilakukan menggunakan metode ANFIS ((adaptive neuro fuzzy inference systems) dan
Penelitian ini berfokus pada pendeteksian outlier dalam data peramalan beban listrik jangka pendek yang tidak memenuhi asumsi distribusi normal karena banyaknya
