Two of the major challenges associated with time series modelling are handling uncertainty present in the data and tracing its dynamical behaviour. A Recurrent Interval Type 2 Fuzzy Inference System or RIT2FIS is presented in this paper. RIT2FIS adopts an interval type 2 fuzzy inference mechanism for superior handling of uncertainty. The memory neurons employed in its hidden and output layer, retain the temporal information, making RIT2FIS highly proficient in tracing system dynamics at a granular level. RIT2FIS also benefits from incorporating a k-means algorithm inspired approach to cluster the data in an unsupervised manner. An 'Elbow Method' is utilized next to determine the optimal clustering which is then employed as the optimal fuzzy rule base for RIT2FIS, eliminating the necessity of expert knowledge for fuzzy initiation. The antecedent and consequent parameters of RIT2FIS are updated using a gradient descent based backpropagation through time algorithm where the learning is made self-regulatory to avoid over-fitting and ensure generalization. Performance of RIT2FIS is evaluated against popular neuro-fuzzy methods on different benchmark and real-world time series problems which distinctly indicates an improved accuracy and a parsimonious rule base.
Microsoft SQL Server merupakan DBMS yang sangat populer, yang digunakan sebagai media penyimpanan data. Kemampuan Microsoft SQL Server sebenarnya tidak hanya pada kemampuan memanajemen penyimpanan data saja, namun juga dapat digunakan sebagai data analytic. Pada tulisan ini dijelaskan penerapan algoritma Simple Moving Average untuk prediksi data time series pada Microsoft SQL Server. Teknik pemrograman query yang dipakai adalah T-SQL (Transact SQL) yang merupakan teknik bawaan SQL Server dan didalamnya termasuk teknik – teknik pemrograman query seperti looping, selection dan lainnya. Algoritma Simple Moving Average berhasil diterapkan pada Microsoft SQL Server dan berhasil menghitung angka prediksi data aktual yang telah di-record-kan pada tabel database.
Teknologi Barcode Scanner merupakan teknologi lama dimana terdapat device khusus untuk melakukan scanning barcode atau QR Code. Namun apabila dikombinasikan dengan sebuah aplikasi ber-platform mobile khususnya Android, diperlukan sebuah teknologi khusus untuk mewadahinya yaitu teknologi Google ML Kit. Pada tulisan ini dijelaskan perancangan aplikasi katalog buku dengan fitur Barcode Scanner menggunakan Google ML Kit, dimana fitur Barcode Scanner tersebut digunakan untuk melakukan pencarian data katalog buku.
Abstrak Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu pengambilan keputusan dalam penggantian ban truk pada sebuah jasa angkutan darat di Surabaya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dan data yang didapatkan, diolah dengan menggunakan logika Fuzzy. Data yang diolah berdasarkan dari surat jalan dari setiap truk serta data penggantian ban dari setiap truk. Hasil penelitian dengan menggunakan logika Fuzzy, dapat memberikan output data berupa sudah layak atau belum layak ban untuk diganti. Faktor yang digunakan sebagai data untuk persamaan logika Fuzzy antara lain jarak dan umur ban. Dengan adanya penelitian ini, maka dapat menghasilkan efisiensi waktu dalam pengambilan keputusan untuk menentukan penggantian ban truk yang berpengaruh juga pada efisiensi biaya operasional. Penelitian selanjutnya dapat dilanjutkan untuk menghasilkan data secara otomatis dalam penggantian ban truk yang digunakan.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.