Prediksi Tingkat Kenyamanan Termal Kota Pontianak Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan

Riska Dewi, Yudha Arman, A. A. Kushadiwijayanto
{"title":"Prediksi Tingkat Kenyamanan Termal Kota Pontianak Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan","authors":"Riska Dewi, Yudha Arman, A. A. Kushadiwijayanto","doi":"10.26418/pf.v8i3.43560","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Prediksi tingkat kenyamanan termal Kota Pontianak berdasarkan nilai Temperature Humidity Index (THI) telah dilakukan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik (JSTPB). Data bulanan kelembapan dan suhu udara pada tahun 2009 hingga 2018 digunakan sebagai masukan bagi proses pelatihan jaringan, sementara proses validasi menggunakan data bulanan unsur udara yang sama pada tahun 2019. Arsitektur jaringan yang digunakan untuk unsur kelembapan udara adalah 12 lapisan masukan, 40 lapisan tersembunyi, dan 1 (satu) lapisan keluaran, sementara untuk suhu udara terdiri dari 12 lapisan masukan, 30 lapisan tersembunyi dan 1 (satu) lapisan keluaran. Jaringan yang dibentuk menghasilkan koefisien korelasi kelembapan udara dan suhu udara masing-masing sebesar 0,90 dan 0,91 dan diklasifikasikan sebagai berkorelasi sangat kuat. Nilai THI rata – rata tahunan yang dihitung menggunakan data-data unsur udara tersebut adalah 24,83℃. Hasil tersebut menunjukkan bahwa secara rata-rata 50% populasi warga di Kota Pontianak merasakan kondisi termal yang nyaman. Terdapat beberapa bulan yang menunjukkan sebanyak 100% populasi merasakan hal yang sama, yaitu pada bulan Juni, Agustus, Oktober, dan Desember.","PeriodicalId":127503,"journal":{"name":"PRISMA FISIKA","volume":"13 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"PRISMA FISIKA","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/pf.v8i3.43560","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Prediksi tingkat kenyamanan termal Kota Pontianak berdasarkan nilai Temperature Humidity Index (THI) telah dilakukan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik (JSTPB). Data bulanan kelembapan dan suhu udara pada tahun 2009 hingga 2018 digunakan sebagai masukan bagi proses pelatihan jaringan, sementara proses validasi menggunakan data bulanan unsur udara yang sama pada tahun 2019. Arsitektur jaringan yang digunakan untuk unsur kelembapan udara adalah 12 lapisan masukan, 40 lapisan tersembunyi, dan 1 (satu) lapisan keluaran, sementara untuk suhu udara terdiri dari 12 lapisan masukan, 30 lapisan tersembunyi dan 1 (satu) lapisan keluaran. Jaringan yang dibentuk menghasilkan koefisien korelasi kelembapan udara dan suhu udara masing-masing sebesar 0,90 dan 0,91 dan diklasifikasikan sebagai berkorelasi sangat kuat. Nilai THI rata – rata tahunan yang dihitung menggunakan data-data unsur udara tersebut adalah 24,83℃. Hasil tersebut menunjukkan bahwa secara rata-rata 50% populasi warga di Kota Pontianak merasakan kondisi termal yang nyaman. Terdapat beberapa bulan yang menunjukkan sebanyak 100% populasi merasakan hal yang sama, yaitu pada bulan Juni, Agustus, Oktober, dan Desember.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
利用模拟神经网络对庞蒂亚克热舒适的预测
根据温度湿度指数(JSTPB)对庞蒂克热舒适的预测。2009年至2018年,每月的湿度和空气温度数据被用作网络培训进程的输入,而2019年,每月的空气元素数据被验证。空气湿度元素的组织结构包括12层输入层、40层隐藏层和1(1)输出层,而温度由12层输入层、30层隐藏层和1(1)输出层组成。形成的组织产生了0.90和0.91空气湿度相关的系数,并将其归类为高度相关的。使用数据计算的年度价值THI——平这些空气元素是24.83℃。结果显示,庞蒂克市平均有50%的居民感到温暖和舒适。在6月、8月、10月和12月,多达100%的人口也有同样的感觉。
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 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Dinamika Populasi Sistem Hybrid Semiconductor Quantum Dot – Metal Nanoshell Prediksi Luas Area Terbakar Menggunakan Fire Weather Index dan Frekuensi Titik Panas di Jambi Prediksi Penyakit Hepatitis C dan Sirosis Hati dengan Penerapan SMOTE pada Metode Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Identifikasi Penyakit COVID-19 dan Tuberkulosis Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Arsitektur GoogLeNet Berdasarkan Citra Rontgen Thorax Identifikasi Stroke Menggunakan Metode Transfer learning Arsitektur Convolutional Neural Network Pada Citra CT-scan Kepala
×
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
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 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 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1