"Training ANFIS Using Genetic Algorithm for Dynamic Systems Identification

In this study, the premise and consequent parameters of ANFIS are optimized using Genetic Algorithm (GA) based on a population algorithm. The proposed approach is applied to the nonlinear dynamic system identification problem. The simulation results of the method are compared with the Backpropagation (BP) algorithm and the results of other methods that are available in the literature. With this study it was observed that the optimisation of ANFIS parameters using GA is more successful than the other method

Parametric Optimization of Artificial Neural Networks for Signal Approximation Applications

Artificial neural networks are used to solve diverse sets of problems. However, the accuracy of the network’s output for a given problem domain depends on appropriate selection of training data as well as various design parameters that define the structure of the network before it is trained. Genetic algorithms have been used successfully for many types of optimization problems. In this paper, we describe a methodology that uses genetic algorithms to find an optimal set of configuration parameters for artificial neural networks such that the network’s approximation error for signal approximation problems is minimized

Prediksi Curah Hujan Menggunakan Metode Hybrid Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Dan Algoritma Genetika

Daerah Tengger Indonesia merupakan salah satu daerah yang kaya akan komoditas pertanian, salah satu komoditas utamanya adalah kentang. Dalam proses penanaman kentang, data curah hujan digunakan untuk menentukan waktu tanam yang paling tepat untuk memanen hasil maksimum. Namun, musim hujan saat ini tidak menentu dan sangat sulit untuk memprediksi waktu tanam, terutama di daerah Tengger. Oleh karena itu dibutuhkan suatu metode yang dapat memprediksi curah hujan dengan kesalahan sekecil mungkin. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan salah satu metode prediksi yang cukup handal karena dilengkapi dengan arsitektur jaringan yang bisa belajar. ANFIS menggunakan Sugeno Fuzzy Inference System (FIS) dalam arsitekturnya. Untuk meningkatkan hasil prediksi, parameter Sugeno FIS akan dioptimalkan antara lain pada batasan fungsi keanggotaan dan koefisien konsekuen rule Sugeno. Algoritma genetika digunakan untuk proses optimasi Sugeno FIS sebelum masuk ke proses pelatihan dengan ANFIS. Pemodelan optimasi menggunakan algoritma genetika berhasil memberikan optimasi pada batasan fungsi keanggotaan dan optimasi pada koefisien konsekuen rule Sugeno sebelum masuk ke dalam proses pembelajaran dengan ANFIS dibuktikan dengan nilai RMSE yang lebih kecil jika dibandingkan dengan ANFIS tanpa optimasi. Pemodelan hybrid ANFIS-GA yang menghasilkan error paling kecil didapat dari pemodelan dengan delapan parameter input dengan memasukkan empat variabel data time series yang berpengaruh terhadap curah hujan, yaitu data time series curah hujan, suhu, kelembaban, dan lama penyinaran matahari, masing-masing pada time lag T-1 dan T-2. Hasil prediksi curah hujan menggunakan metode hybrid ANFIS-GA menghasilkan nilai RMSE yang lebih kecil jika dibandingkan dengan metode yang pernah digunakan untuk prediksi curah hujan yang lain yaitu metode GSTAR-SUR, Tsukamoto FIS, hybrid Tsukamoto FIS dengan algoritma genetika, dan system dynamics