Auli Damayanti and Asri Bekti Pratiwi and Moch. Imam Utoyo (2018) Optimasi Neuro-Fuzzy Methods Untuk Identifikasi Sistem Dinamik Tak Linier Model Penyakit Tipe Seir. Laporan Penelitian. UNIVERSITAS AIRLANGGA, SURABAYA. (Unpublished)

Text (FULL TEXT) KKC KK LP 70-19 Dam o.pdf Download (5MB)

Abstract

Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan dan mengaplikasikan metode neuro-fiszzy untuk identifikasi sistem dinarnik tak linier pada model penyalcit tipe SEIR. Sistem identifikasi merupakan salah satu cara untuk melakukan validasi hasil pemodelan sistem dengan riil sistem yang ada pada hardwarc. Identifikasi system dinamik tak linier menjadi alat pcnting yang dapat digunakan untuk memperbaiki kinerja pengendalian dan mencapai toleransi kesalahan yang kecil. Tujuan adanya metode identifikasi sistem adalah untuk menemukan parameter dari model matematika yang mewakili sistem fisik, dengan memanfaatkan input dan output data yang menggambarkan eksitasi dan respon dari sistem. Pcmodelan neuro-fiszzy merupakan salah satu metode identifikasi sistem dinamik tak linier, yang memiliki akurasi proses komputasi yang tinggi, terutama dalam mencapai konvergensi minimal. Model neuro-fiszzy menggambarkan sistem yang menggunakan aturan fuzzy if-then dengan struktur neural network.

Actions (login required)

View Item