18 hasil pencarian dengan kata kunci: 'simulasi hujan das bah bolon dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropogation berdasarkan data hujan menggunakan scilab'
Tujuan dilakukannya penelitian Simulasi hujan DAS Bah Bolon dengan metode JST Backpropogation berdasarkan data hujan menggunakan Scilab adalah untuk mengetahui model
N/A
Untuk membuat sebuah perencanaan bangunan air seperti bendungan dan lainnya diperlukan data hujan untuk diaplikasikan pada bangunan air tersebut yang dapat dimanfaatkan hingga masa
N/A
Lapisan Tersembunyi ……….………... Tampilan Scilab Saat Start Awal ……….. User Interface Program yang Direncanakan …...……….. Peta Jaringan Stasiun Pos Hujan pada DAS
N/A
Hujan yang mempunyai hubungan erat terhadap debit sehingga perlu kiranya melakukan penelitian untuk memprediksi atau menirukan (simulasi) debit Daerah Aliran Sungai
N/A
PREDIKSI POTENSI DEBIT BERDASARKAN DATA HUJAN MAKSIMUM BULANAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DI DAERAH ALIRAN SUNGAI
N/A
penelitian ini akan meneliti tentang prediksi potensi debit berdasarkan data hujan. maksimum bulanan dengan metode jaringan syaraf tiruan di
N/A
Perhitungan Korelasi dilakukan untuk menunjukan besarnya keterkaitan antara output training data hujan simulasi dengan data hujan sesungguhnya yang terjadi di DAS
N/A
Prediksi Potensi Debit Berdasartkan Data Hujan Maksimum Bulanan dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation di DAS Alang.. Pengelolaan Sumber Daya Air
N/A
Dari hasil perhitungan, debit hasil prediksi tahun 2017 hingga tahun 2020 dalam metode jaringan syaraf tiruan menghasilkan periode yang dihitung selama 10 tahun kemudian hidden
N/A
Feed Forward Backprop merupakan tipe jaringan yang bekerja dengan cara lapisan pertama memiliki bobot yang datang dari input. Tiap
N/A
10 tahun kemudian hidden layer pada pembacaan di jaringan syaraf tiruan adalah. sebanyak 2 layer dengan di dalamnya memiliki 2 neuron , momentum
N/A
Perhitungan debit hujan ini akan menggunakan langkah-langkah perhitungan yang berdasarkan proses pengelolaan data pada program Artificial Neural Network.. Data dikelola
N/A
Berikut ini merupakan contoh hasil perhitungan hujan wilayah tahun 2001-2012 dengan menggunakan metode poligon Thiessen yang terdapat pada Tabel 3... Berikut ini adalah contoh
N/A
Jika diaplikasikan ke stasiun hujan lain yang mempunyai karakter sama (tidak berbeda signifikan) maka korelasi antara data simulasi dan data historis sampai 0,8. Model
N/A
Jika diaplikasikan ke stasiun hujan lain yang mempunyai karakter sama (tidak berbeda signifikan) maka korelasi antara data simulasi dan data historis sampai 0,8. Model yang
N/A
Analisa hujan-limpasan Sub DAS Lesti menggunakan model jaringan saraf tiruan dengan data input berupa curah hujan, evapotranspirasi, koefisien aliran dan debit stasiun
N/A
Artificial Intellegence yaitu teknologi jaringan syaraf tiruan maka identifikasi pola data dari sistem peramalan curah hujan dapat dilakukan dengan metode
N/A