I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   5 ,  Octo b e r   2 0 1 8 ,   p p .   3 3 4 1 ~3 3 4 8   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 5 . p p 3 3 4 1 - 3348          3341       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Initia l O p ti m a l  P a ra m ete rs o f  A rti ficial Neu ra l Ne t w o rk  and  Suppo rt  Vect o r  R eg ress io n       E dy   F ra din a t a 1 ,   Sa k e s un   S u t hu mm a no n 2 ,   Wa n na ra t   Su ntia m o rnt ut 3   1 In d u strial  En g i n e e rin g   De p a rtm e n t,   S y iah   Ku a la Un iv e rsity ,   Ba n d a   Ac e h ,   In d o n e sia   1, 2 In d u strial  E n g in e e rin g   De p a rte m e n t,   P rin c e   o f   S o n g k la Un iv e rsity ,   Ha t y a i,   T h a il a n d   3 Co m p u ter E n g in e e rin g   De p a rte m e n t,   P rin c e   o f   S o n g k la Un iv e rsity ,   Ha t y a i,   T h a il a n d       Art ic le  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   1 6 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Ma r   3 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ma r   2 3 ,   2 0 1 8     T h is  p a p e r  p re se n ts  a rc h it e c tu re   o f   b a c k p ro p a g a ti o n   A rti f ici a l  Ne u ra l  Ne tw o rk   ( A NN )  a n d   S u p p o r t  V e c to r  Re g re ss io n   (S V R)  m o d e ls  in   su p e rv ise d   lea rn in g   p r o c e ss   f o r  c e m e n t  d e m a n d   d a tas e t.   T h is  st u d y   a i m s  to   i d e n ti f y   th e   e ffe c ti v e n e ss   o f   e a c h   p a ra m e ter  o f   m e a n   sq u a re   e rro r  (M S E)  i n d ica to rs  f o r  ti m e   se ries   d a ta s e t.   T h e   stu d y   v a ri e s d iff e re n t  ra n d o m   sa m p le i n   e a c h   d e m a n d   p a ra m e ter  in   th e   n e tw o rk   o f   A N N  a n d   su p p o rt  v e c to r  f u n c ti o n   a s  we ll .   T h e   v a riatio n s  o f   p e rc e n t  d a tas e ts  f ro m   a c ti v a ti o n   f u n c ti o n ,   lea rn in g   ra te  o f  sig m o id   a n d   p u re li n ,   h id d e n   lay e r,   n e u r o n s,  a n d   trai n in g   f u n c ti o n   sh o u l d   b e   a p p li e d   f o r  A NN .   F u rth e rm o re ,   S V R  is  v a ried   in   k e rn e l  f u n c ti o n ,   l o st   f u n c ti o n   a n d   in se n si ti v it y   to   o b tain   th e   b e st  re su lt   f ro m   it s  si m u latio n .   T h e   b e st  re su lt s  o f   th is  st u d y   f o r  A N N  a c ti v a ti o n   f u n c ti o n   is  S ig m o id .   T h e   a m o u n t  o f   d a ta  in p u t  is  1 0 0 %   o r   9 6   o f   d a ta,  1 5 0   lea rn i n g   ra tes ,   o n e   h id d e n   la y e r,   tri n lm  train in g   f u n c ti o n ,   1 5   n e u ro n s  a n d   3   to tal  lay e rs.  T h e   b e st  re su lt s   f o r  S V R  a re   six   v a riab les   th a t  ru n   i n   o p ti m a l  c o n d it i o n ,   k e rn e l  f u n c ti o n   is   li n e a r,   lo ss   f u n c ti o n   is  ౬ - in se n si ti v e ,   a n d   i n se n siti v it y   w a s  1 .   T h e   b e tt e r  re su lt s  f o r  b o th   m e th o d s  a re   six   v a riab les .   T h e   c o n tri b u t io n   o f   th is  stu d y   is  to   o b tai n   th e   o p ti m a l  p a ra m e ter s f o r  sp e c if ic v a riab les   o f   A NN   a n d   S V R.   K ey w o r d :   A N N   MSE   Op ti m izatio n   Su p er v i s ed   SVR   Co p y rig h t  ©   201 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   E d y   Fra d i n ata,     Dep ar te m en t o f   I n d u s tr ial  E n g in ee r in g ,     S y ia h   K u ala  Un iv er s it y ,   T eu k u   N y ak   A r ie f ,   Dar u s s ala m ,   B an d a  A ce h ,   2 3 1 1 1 ,   I n d o n esia.   E m ail:  ed i n ata6 9 @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     A r ti f icial  Ne u r al  Net w o r k   ( ANN)   is   a  s tr u ctu r e  o f   lear n in g   s y s te m s   w h er e  it  is   in s p ir ed   b y   liv i n g   o r g an is m s ,   e s p ec iall y   to   a  h u m an   s y s te m .   I t  co n s is t s   o f   a  v er y   co m p lex   n et w o r k   th a t  is   e q u i p p ed   w ith   s o m e  n eu r o n s   w h ich   ar e  in ter co n n e c ted   e ac h   o th e r ,   th ese  n e u r o n s   w o r k   to   r e m e m b er ,   to   ca lcu lat e,   to   g en er alize ,   to   ad ap t,  to   g et  lo w   d y n a m i s m   an d   h as  h i g h   f le x ib ilit y .   SV R   is   a  m et h o d   to   co n tr ib u te  th e  s o lu tio n   b y   s m all   s u b s et   f r o m   t h e  tr ai n in g   p o in ts   w h er e  p r o d u ce   t h e  en o r m o u s   co m p u tatio n al  ad v a n ta g es.  T h e  e - i n s e n s i tiv e   lo s s   f u n ctio n   p r eten d s   t h e  ex i s ten c e  o f   th e  g lo b al  m i n i m u m   s o l u t io n   an d   th e  o p ti m izatio n   b o u n d   [ 1 ] .   Su p p o r t  Ve cto r   R e g r ess io n   ( SVR )   ca n   i m p r o v e   v ar io u s   i n ter esti n g   f ea t u r es  a n d   p r o d u ce   a  b etter   p er f o r m a n ce   [ 2 ] .   T h e  ca lcu la tio n   i s   co n s tr u c ted   o n   th e   co n ce p tio n   o f   m i n i m izatio n   i n   s tr u ct u r al  r i s k .   T h e   co n ce p t  o f   p er f o r m a n ce   is   b etter   th an   t h e  tr ad itio n al  E m p ir ical  R is k   Mi n i m izat io n   ( E R M)   w h er e  it  w as   w o r k ed   i n   co n v en t io n al  n e u r al  n et w o r k s   [ 3 ] .   A ct u all y ,   S VM   h a s   t h e  p u r p o s e  to   s o l v e  th e   clas s i f icatio n   co n d itio n ,   b u t  latel y   it  ca n   b e  u s ed   in   th e  r eg r es s io n   d o m ai n .   Or ig i n all y ,   it  w a s   d esig n ed   f o r   s o lv in g   p atter n   r ec o g n itio n .   Dete r m in a tio n   o f   h y p er p la n e  is   s ep ar atin g   th e  p o s itiv e  a n d   n e g ati v e  e n v ir o n m en t  v alu e   o f   th e m .   T h is   m et h o d   is   v er y   co m m a n d   u s ed   in   f u n d a m e n tal  r is k   m in i m izatio n   an d   n u m er ical  lear n in g   t h eo r y   [ 4 ] .   T h e   lear n in g   a n d   tr ain i n g   er r o r   r ate  w er e  u s ed   f o r   test i n g   i n   t h e  l i m ited   d ata  er r o r .   A NN  an d   S VR   ar e  th e  m et h o d s   th at  co u ld   b e  r u n   d ata  to   f i n d   th e  b est   m o d el  w ith   t h eir   d ata ’ s   ch ar ac ter is tic  [ 5 ] .   T h e  m o d el  w ill  r ep r ese n t  t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 8   :   3 3 4 1   –   3 3 4 8   3342   co n d itio n   o f   d ata  ac cu r ac y   [ 6 ] .   T h e  m o d el  w a s   tr ea ted   t h e   b est  ac cu r ac y   i f   t h e  co m b in atio n   o f   th e   h id d e n   la y er ,   t h e  n eu r o n ,   th e   ac ti v at io n   f u n ctio n   a n d   t h e  k in d   o f   tr ain i n g   f u n ctio n   co n tr ib u te   th e   s m aller   Me a n   Sq u ar e  E r r o r   ( MSE )   b el o n g   t o   th e  k i n d s   o f   d ata  t h at  f o r ec asted   w h er e  it  w a s   co m p ar ed   to   th e  o r ig i n al  d ata.   T h e  co m b in a tio n   o f   p ar a m eter s   th at  r u n   i s   ca lled   ar ch itect u r e  [ 7 ] .      T h is   p ap er   is   m ai n l y   p r o p o s e  an   A NN     a n d   SV R   ap p r o ac h   to   c h o o s e  t h e  b e s t  f it   o f   p ar am eter s   b ef o r e  it  co u ld   b e  u s ed   to   th e   s p ec if ic  s tep s   o f   t h e  n e t w o r k .   A N N’ s   p ar a m eter s   ar e  a  v ar iet y   i n   p er ce n t  o f   d ata,   th e  h id d en   la y er ,   th e   n e u r o n ,   th e  tr a n s f er   f u n ctio n ,   an d   tr ain i n g   f u n ctio n .   So m e  p ar a m eter s   o f   S VR   ar e:   ke r n el  f u n ctio n ,   lo s t  f u n ctio n   an d   in s e n s i tiv it y .   T h e  ar ch itec tu r e  w i ll  in f l u en ce   t h e  r esu l t  o f   m ea s u r e m en t  o f   a  n et w o r k .       2 .   M E T H O DO L O G Y   T h e  m et h o d o lo g y   w i ll  b r ief   t h e  v ie w   s tep   o f   ar ch itec tu r e,   ea ch   p ar a m eter   th at  r ep r ese n ti n g   b o th   m et h o d s   b et w ee n   A NN   an d   S VR .   I n   t h is   r e s ea r ch   w ill  f o cu s   i n   a  b ac k p r o p ag atio n   n et w o r k   a n d   eise n s i tiv e   to   SVR [ 8 ] .   T h e  p r o ce s s   o f   m et h o d o lo g y   is   ill u s tr ated   at  Fi g u r e  1 .           Fig u r e  1 .   Me th o d o lo g y   o f   s tu d y       3.   RE SU L T S  A ND  AN AL Y SI S   3 . 1 .   Da t a   ex peri m ent   T h e  v ar iab les  d eter m i n ato f   d e m an d   ar e  GDP   g r o w t h   ( D1 ) ;  P o p u latio n   ( D2 ) ,   A   p o ten tia l  cu s to m er   ( D3 ) , ;  P r ice  ( D4 ) ;  Sales  ( D5 ) ;  A d v er tis in g   ( D6 ) ;  Q u ali t y   ( D7 ) ;  E x p ec tatio n   f u t u r e  p r ice  ( D8 ) ;  P r ef er en ce   p r ice, ( T r en d   s ea s o n al)   ( D9 )   [ 9 ] .  T h e  f lu ctu a tio n s   o f   d ata  s h o w   t h e  ch ar ac ter is tic  o f   ti m e  s er ies  d ata  s et  in   m o n t h l y   b asis   o r   in   8   y ea r s   ce m en t  d e m a n d   [ 10 ] .      3 . 2 .   Desig n o f   ANN  pa ra m et er s   3 . 2 . 1 .   T est  o f   inp ut  v a ria ble   T h e  d if f er e n ce   v ar iab le  h a s   b ee n   ca lc u lated   ab o v e  w i th   s el ec ted   d ata  co r r elatio n   to   d e m a n d   an d   t h e   to tal  d ata s et .   T h is   e x p er i m e n t  s h o w s   th e   in f l u e n ce   o f   th e   a m o u n t  o f   i n p u t   v ar iab les   w it h   s i g m o id   a s   a  tr a n s f er   f u n ctio n   T ab le  1 .   T a b le  1   th e  v ar iab les  f r o m   2   v ar iab les  w er e  v ar ied   to   6   v ar iab les.  W h en   t h e  a m o u n t  o f   v ar iab les  i n cr ea s e,   th e  M SE  ten d s   to   d ec r ea s ed .   T h e  s m al l est  w as  6   v ar iab les,  w i th   t h e  MSE   3 . 78e - 6   ( P o s t   p r o ce s s in g   v alu e   b u t   it   w as   n o t  r ep le  b ac k   to   t h e   in itial  s c ale,   it  i s   el ig ib le   to   co m p ar e d   ea ch   o t h er ) .   T h e  p u r p o s e  m o d el  o f   A N N  is   s h o w n   i n   Fi g u r e  2 ( a)   an d   Fig u r e  2 ( b ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n itia l O p tima l P a r a mete r s   o f A r tifi cia l Neu r a l  N etw o r k  a n d   S u p p o r t V ec to r   R eg r ess io n   ( E d y  F r a d in a t a )   3343   T ab le  1 .   T est R u n   t h e  Am o u n t   o f   Var iab les     A mo u n t   o f   v a r i a b l e s   M S E   2   ( D 3 ,   D 4 )   4 . 2 0 e - 6   4   (   D 3 ,   D 4 ,   D 5 ,   D 6 )   6 . 2 2 e - 6   6   ( D 3 ,   D 4 ,   D 5 ,   D 6 ,   D 7 , D 9 )   3 . 7 8 e - 6           Fig u r e  2 .   T h e  p u r p o s e  co n ce p t   o f   b ac k p r o p ag atio n   n e u r al  n et w o r k       3 . 2 . 2 .   T est  o f   ent ra nce   da t a s et   Six   v ar iab le  i n p u t  d ata  w a s   v ar ied   f r o m   4 0 %  to   1 0 0 %  th e n   m ea s u r ed   th e  MSE ,   t h e  r esu l ted   ca n   b e  s ee n   in   T ab le  2 .   T ab le  2   w h e n   p er ce n t   o f   d ata  i n cr ea s e  th e   MSE   d ec r ea s e.   T h e  m i n i m u m   MSE   r es u lt s   1 0 0 %   o f   d ata.         T ab le  2 .   Var y in g   P er ce n t I n p u t o f   Data     P e r c e n t   D a t a   F e e d   D a t a     M S E   4 0 %   38   8 . 0 3 e - 7   5 0 %   48   7 . 7 9 e - 7   6 0 %   58   7 . 8 8 e - 7   7 0 %   68   7 . 7 7 e - 7   8 0 %   78   6 . 6 1 e - 7   9 0 %   88   5 . 6 8 e - 7   1 0 0 %   96   4 . 7 3 e - 7       3 . 2 . 3 .   T est  diff er ence   o f   a ct iv a t i o n f un ct io n    T h e  test   f o r   th is   ac tiv atio n   f u n ctio n   t h r ea ted   2   k in d s   o f   ac tiv atio n   f u n ctio n .   T h ey   w er e  s i g m o id   an d   p u r elin .   T h is   ac tiv at io n   ai m ed   to   p u r s u e   th e  ac tiv a ted   o f   t h e   d ata  to   p r o ce s s   th eir   r a n g e.   T ab le  3   s h o w s   if   th e   v ar iab le  i n cr ea s ed   t h e  MSE   o f   s i g m o id   te n d   to   th e   d ec r ea s ed   w ea th er   h a s   a  p ea k   at   th e   4   v a r iab les.  Var iab le  6   is   s m alles t f o r   s i g m o id .         T ab le  3 .   R u n   w it h   d if f er en t  Activ atio n   Fu n ctio n     No   V a r i a b l e s   M S E   S i g mo i d   P u r e l i n   1   2   4 . 2 0 e - 6   5 . 3 0 e - 6   2   4   6 . 2 2 e - 6   1 . 1 3 e - 6   3   6   3 . 7 8 e - 6   4 . 2 6 e - 6       3 . 2 . 4 .   T est  o f   lea rning   ra t e   T h e  lear n in g   r ate  tr ied   s o m e  k in d s   o f   r ate:  5 0 , 1 0 0 , 1 5 0   an d   2 0 0 .   It   c an   b e   s ee n   in   T ab le  4 .   T ab le   4   s h o w s   t h at  lear n i n g   r ate  in cr ea s ed   to   co n tr ib u te  th e  i m p ac t  o f   th e  MSE   d ec r ea s ed   at   p o in t  1 5 0 .   T h is   p o in t  w a s   co n tr ib u ted   th e  s m al lest   er r o r   w it h   0 . 0 0 0 1 8 9 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 8   :   3 3 4 1   –   3 3 4 8   3344   T ab le  4 .   R u n   w it h   a  d if f er en t  L ea r n i n g   R ate     N e u r o n   M S E   50   0 . 0 0 0 2 0 1   1 0 0   0 . 0 0 0 2 2 5   1 5 0   0 . 0 0 0 1 8 9   2 0 0   0 . 0 0 0 2 1 0       3 . 2 . 5 .   T est  o f   a   hid den la y er   Hid d en   la y er   s et  tr y   w it h   1 ,   2   an d   3 ,   ( f r o m :  Si g m o id ,   9 6   d at a) .   T h e  test   w it h   r an d o m   b lo ck in g ,   s ee   i n   T ab le  5 .   T h e  T ab le  5   s h o w s   t h e  g r o u p   la y er s   co m b i n e  i n   th r e e  o b s er v atio n s .   I t  te n d s   to   d ec r ea s e  in   t h eir   p o o l.  T h en   f r o m   t h e  la y er   1   MSE   is   th e  s m alle s t a t 0 . 0 0 0 2 4 8 .   T h e  1   lay er   w il l b e  u s ed   [ 11 ] .       T ab le  5 .   R u n   th e  H id d en   L a y e r   O b se r v a t i o n     ( G r o u p )   L a y e r   R e su l t   ( M S E)   1   1   0 . 0 0 0 3 4 9   2   1   0 . 0 0 0 2 4 8   3   1   0 . 0 0 0 3 7 8   4   2   0 . 0 0 0 2 5 6   5   2   0 . 0 0 0 3 3 9   6   2   0 . 0 0 0 3 6 3   7   3   0 . 0 0 0 3 1 3   8   3   0 . 0 0 0 3 7   9   3   0 . 0 0 0 4 4 5       3 . 2 . 6 .   T est  t he  a m o un t s   o f   neuro n  i n t he  L a y er   T h e  test   am o u n t  o f   n eu r o n   wer e  test ed   w ith   3   d if f er en t  n e u r o n s ,   6 ,   8   an d   1 0 .   I t  s h o w s   i n   T ab le  6 .     T ab le  6   s h o w s   t h at  th e  a m o u n t   o f   n e u r o n   w as   in cr ea s ed   w ill  co n tr ib u te  t h e  MSE   w a s   d ec r ea s ed   an d   1 0   n eu r o n s   w er e  th e  b est co n tr ib u ted   to   er r o r .       T ab le  6 .   R u n   w it h   a  d if f er en t  Am o u n t o f   Ne u r o n     A mo u n t   o f   N e u r o n   M S E   6   0 . 0 0 4 8 1   8   0 . 0 0 4 5 2   10   0 . 0 0 3 1 0       3 . 2 . 7 .   T est  o f   net w o rk   t ra ini ng   f un ct io n   T h e  v ar io u s   n et w o r k   tr ain i n g   f u n ctio n s   ar e  ap p lied   in   th is   ex p er i m en t  to   s ee   th e  ef f ec t iv it y   ea c h   n et w o r k   tr ain i n g   f u n ct io n ,   i t  c an   b e  s ee n   i n   T ab le  7 .   T ab le  7   s h o w s   t h e  v ar iet y   o f   n et w o r k   tr ai n i n g   f u n ctio n s   an d   th e  b es t tr ain in g   f u n ctio n   i s   T r ain l m   a n d   th e  s ec o n d   i s   T r ain g d m .   T h e  s t u d y   i s   tr ied   w it h   s i x   v ar iab les a n d   s h o w s   in   th e   T ab le  1   th at  th e  a m o u n t  o f   v ar iab le s   ar e  i n cr ea s ed   th e  M SE  d ec r ea s ed   w it h   m i n i m u m   3 . 7 8 e - 6 .   T h e  v ar iab le  w ill  i n f l u en ce   t h e  r esu lt  o u tp u t  o f   p r ed ictio n ,   in   th i s   r esear ch   s ix   v ar iab le s   ar e  b etter   am o u n t   th an   th e  s m aller   d ataset,   t h is   i s   v er y   r ea s o n ab le  f o r   n e u r al  n et w o r k   p o w er f u l  to   s i m u la te  n o n lin ea r   b elo n g   t h e   n u m b er   o f   d if f er en t v ar iab les i n   h o r izo n   ter m s   o f   ti m e   [ 12 ] .    T h en   at  T ab le  2   s h o w s   th e   a m o u n t  o f   d ata  i n cr ea s e  w h i le  t h e  MSE   d ec r ea s e  a n d   th e   b est  p er ce n tag e   is   1 0 0 %  o r   9 6   a m o u n t s   o f   d at a  w it h   MSE   4 . 7 3 e - 7 .   T h is   is   r ea s o n ab le  f o r   th e   b ig g er   d ata  s h o u ld   i m p r o v e   t h e   b etter   r esu lt  o f   p r ed ictio n   f r o m   t h e  o u tp u t  p atter n   o f   n eu r al   n et w o r k   f o r   th is   ch ar ac ter i s ti c  o f   d ataset.   T h is   is   r elev an t   to   th e   t h eo r y   o f   n e u r al  n et w o r k   t h at  n eu r al  n et w o r k   is   b etter   w o r k i n g   w it h   b i g   d ata  th e n   s m aller ,   b ec au s e  t h e  s m aller   d ata  c o u ld   n o t  d o   th e  tr ai n in g   p r o ce s s   m o r e  ac cu r atel y   a n d   th e  b ias  w i ll  b e    h ig h er   [ 13 ] ,  [ 14 ] .    T ab le   3   s h o w s   th e  test   o f   a ctiv atio n   f u n ct io n s   ar e  v ar ie d   w ith   Si g m o id   an d   P u r elin ,   th e  b est  ac tiv atio n   f u n ct io n   is   s i g m o id   o n   s ix   v ar iab les  co m p ar e  to   ea ch   o th er   o n   th e  s a m e  a m o u n t  o f   v ar iab les  s o   it   w o u ld   b e  u s ed   f o r   th e  p ar a m e ter s   to   k ee p   s m o o th l y   r u n n in g   to   ex ec u te  d ata  o n   th e  r a n g e  o f   0   to   1 .   T ab le  4   s h o w s   t h e  d if f er en t  lear n i n g   r ate  f r o m   5 0   to   2 0 0   an d   th e  b e s t  o n e  w as  at  1 5 0 .   T h is   lear n i n g   r ate  w ill  h elp   th e   d ata  to   p r o ce s s   in   th e  o v er lap   o f   th e  r ea l  d ata  b ef o r e  test in g   th e  d ata  to   p r ed ictio n .   I n   t h is   s ec tio n ,   th e  r u le   d ef in e s   th e  n e t w o r k   w ei g h t  o n   tr ial  an d   er r o r   b y   an   ep o ch .   T h e  er r o r   is   u p d ated   to   s u p er v is ed   lear n i n g   u n til   f o u n d   th e  s m aller   n et w o r k   er r o r   [ 15 ] .    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n itia l O p tima l P a r a mete r s   o f A r tifi cia l Neu r a l  N etw o r k  a n d   S u p p o r t V ec to r   R eg r ess io n   ( E d y  F r a d in a t a )   3345   T ab le  5   s h o w s   th e  v ar ietie s   o f   la y er   an d   t h e  o b s er v atio n   o f   th e  b est M SE  w ith   0 . 0 0 0 2 4 8   w it h   la y er   1 ,   th e  la y er   to   h elp   t h e  d ata  r u n n in g   o n   t h e  o p ti m al  to   k ee p   t h e  o v er   f it tin g   p r o ce s s ,   b ec a u s e  i f   to o   m an y   la y er   w il l  n o t  tak e   th e   lo n g   ti m e  p r o ce s s .   I t  w ill   also   o cc u r e  t h e  o v er   f it tin g   w i th   th e   d ata  w ea t h er   th e   la y er   s h o u ld   b e  o b tain   th e  b etter   r esu l t b u t t h e  o v er f itti n g   w il l b e  s to p p ed   o n   th e  p r o ce s s   o f   f o r ec asti n g   d ataset.   I n   t h is   s tep ,   th e  n u m b er   o f   w ei g h t s   d o   th e  iter ate  ca lcu latio n   to   th e  h id d en   la y er s   p ar t.  T h e  n u m b er s   o f   w eig h t s   ar e  d ep en d in g   o n   th e  s ize  o f   tr ain i n g   s et  to   t h e  i n d iv id u al  r ef lec t io n   o f   d ata  a n d   u s e  f o r   ac tu a l  f o r ec asti n g   d ata s et.   On   t h e  tab le  s h o w s ,   t h at  m o r e  a m o u n t  o f   h id d en   la y er s   co n tr ib u tes  u n s ati s f y   r es u lt  a f t er   it  w as  r u n   m o r e   a m o u n t  o f   h id d en   la y er s .     So m e  r ec o m m e n d atio n s   f r o m   o t h er   r esear ch er s   v er y   co m m o n   to   u s e   o n e  o f   h id d en   la y er   is   b etter   th a n   m o r e  i n   a  p r o ce s s   o f   it.   T ab le  6   f r o m   t h is   e x p er i m e n t   s h o w   th e  ― d i f f er en ce s ‖  a m o u n t  o f   d eter m i n atio n   n e u r o n s   in   h id d en   la y er ,   th e  s tep   w as  s tar ti n g   f r o m   t h e  s m alle s t  n u m b er   to   h i g h er   n u m b er   o f   n eu r o n s   w h er e  th e  co n tr ib u tio n   o f   th e  n eu r o n   s i g n i f ica n tl y   to   g e t   th e  s m aller   M SE.   T h e  r an d o m   n u m b er   s a m p le  ar e  tak e n   f r o m   6   to   1 0   an d   th is   d eter m in at io n   o b tain   t h e  b est   MSE   0 . 0 0 3 1 0   w ith   1 0   n eu r o n s   [ 16 ] .   T ab le  7   tells   th e  v ar iatio n   o f   tr ai n i n g   f u n ctio n   w h er e  t h e  b es t  r es u lt   is   T r ain l m   w i th   MSE   0 . 0 0 0 2 3 4   in   al g o r ith m   o f   L e v en b er g   Ma r q u ad t.  I n   th i s   ca s e,   T r ain l m   is   b etter   t h an   s ig m o id   w ea t h er   s i g m o id   is   m o r e  co m m o n   is   u s ed   to   tr a in   b ac k p r o p ag atio n   alg o r ith m   [ 17 ] .       T ab le  7 .   Dif f er en t  n et w o r k   tr a in i n g   f u n ct io n   T r a i n i n g   F u n c t i o n   M S E   T r a i n l m   0 . 0 0 0 2 3 4   T r a i n g d m   0 . 0 0 0 4 2 8   T r a i n i n g d a   0 . 0 0 0 8 1 7   T r a i n g d x   0 . 0 0 1 1 0       Fro m   th e  d is c u s s io n   p ar t,  it  c an   co n cl u d e  th at  t h e  r esu lt  will  b e  g iv e n   t h e  b est  f i t  o f   d ata  if   u s e  th e   s elec ted   v ar iab les ,   m ea n i n g   t h at  t h e  r es u lt   f r o m   ea c h   tr ai n in g   f u n ctio n   w il l  b e  i n f lu e n c ed   s ig n i f ica n tl y   a n d   r ed u ce   th e  o v er f itti n g   p r o ce s s   to   o b tain   th e  o p ti m al  co n d itio n .      3 . 3 .   Desig n o f   SVR’ s   pa ra m et er s   T h er e  ar e   s o m e  p ar a m eter s   in   SVR   to   co n s tr u ct  th e  S VM   f o r   p r ed ictin g .   Ho w e v er ,   th e  t w o   d o m i n a n t   r elev an t  ar e  e - in s en s iti v it y   a n d   k er n el  f u n ctio n   b ec a u s e  b o th   p ar a m eter s   co u ld   b e  in cr ea s ed   th e  e - m ea n   a n d  d ec r ea s ed   th e  er r o r   an d   in cr ea s in g   t h e  ac cu r ac y   o f   th e  p r o ce s s   o f   d ata.   I t  ca n   d ec r ea s e  th e  n u m b er   o f   SV s   lead in g   to   d ata  co m p r ess io n .   T h e  p ar am eter s   o f   SVR   a r e  k er n el  f u n ctio n ,   ε - i n s e n s i tiv e  lo s s   f u n ct io n ,   in s e n s itiv it y ,   a n   u p p er   b o n d .   T h e  test   is   u s i n g   t h e  d i f f er e n t  a m o u n t  o f   d ata.   T h e  d ata  w i ll  b e  u s ed   6   v ar iab les.  Ker n el  F u n c tio n :  L i n ea r ,   P o l y n o m ial,   R ad ial  B asis   F u n c tio n ,   T an g en t  H y p er b o lic,   an d   L o s s   f u n ctio n ’ s   p ar am eter s   ar e   e - in s en s iti v e,   Qu ad r atic,   L ap lace   an d   H u b er .   I n s en s iti v it y   is   1 .   K ern el  F u n ctio n   is   th e   class i f icatio n   p r o b le m s   in   o p tim al  co n d itio n   σ   ca n   b e  co m p u ted   b ased   o n   Fis h er   d is cr i m i n atio n .   I t   is   also   to   r eg r ess io n   th e  p r o b lem s   in   th e  b asic  o f   s ca le,   s p ac e  th eo r y ,   an d   it  is   d em o n s tr ated   th e  ex is ten ce   o f   a  ce r tain   r an g e  o f   σ ,   w it h i n   t h e  g e n er aliza tio n   p er f o r m a n ce   is   s tab le .   A   ce r tain   i m p o r tan t  i n   t h e  r an g e  o f   σ   ca n   b e   r ea ch ed   v ia   d y n a m ic  e v al u ati o n .   I n   co n cl u s io n ,   t h e  lo w er   b o u n d   o f   a n   iter at in g   s tep   s ize  o f   σ   i s   g i v e n .  Lo s s   fu n ctio n   is   th e   r elatio n s h ip   f u n ct io n   b et w ee n   er r o r   an d   t h e  p en a lt y   to   t h at   er r o r .   T h e  d if f er e n ce s   o f   lo s s   f u n ctio n   w ill  p r o d u ce   t h e  d if f er en ce s   o f   SV R .   L o s s   f u n ctio n     ɛ - in s en s iti v e  is   th e  v er y   co m m o n .   T h e   ex p er i m e n t star t s   f r o m   t h e  6   v ar iab les an d   m ea s u r e  th e  r es u l t o f   b o th   p ar am e ter s ,   s u ch   as :     3 . 3 . 1 .   T est   o f   k er nel f un ct io n a nd   l o s s   f un ct io n.   T h e  k er n el  f u n c tio n   an d   lo s s   f u n ct io n   w er e  test ed   w it h   lin ea r ,   p o ly n o m ial  f o r   Ker n el,   an d   e - in s e n s itiv e  f o r   lo s s   f u n ctio n .   I t  ca n   b e  s ee n   in   T ab le  8 .   T ab le  8 ,   th e  lin ea r   is   b etter   th an   p o l y n o m ial  i n   a  Ker n el  F u n ct io n .   I t  w a s   t h e  b est ch o ice  f o r   MSE .   T h e  o th er   s id e  lo s s   f u n ct io n   is   b etter   f o r   e in s e n s itiv e.       T ab le  8 .   Ru n   d if f er en t K er n el  Fu n ctio n   a n d   L o s s   F u n ct io n   G a u ssi a n   K e r n e l   F u n c t i o n   L o ss  F u n c t i o n     S t a t i st i c   L i n e a r   P o l y n o m   M e a n s   0 . 2 0 0 7   0 . 2 0 0 7   M S E   0 . 0 0 2 1   0 . 0 2 5 7   SD   0 . 0 0 1 8   0 . 0 0 1 8     S t a t i st i c   e - i n se n si t i v e   M e a n s   0 . 2 0 0 7   M S E   0 . 0 0 1 8   SD   0 . 0 0 2 1       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 8   :   3 3 4 1   –   3 3 4 8   3346   3 . 3 . 2 .   T est  t he  “ up per  bo n d”   C h o o s e  e - is e n s iti v it y   as  a  f o cu s   o n   a  v ar iet y   o f   v ar iab les,  th e   test   w it h   Up B   2   an d   3   f r o m   T ab le  9 ,   as   f o llo w :  T ab le  9   th e  u p p er   b o n d   2   an d   3   ar e  n o   ch an g ed   at  al .   I t  ca n   b e  ch o s en   n u m b er   2 ,   m ea n s   t h at  t h e  r esu lt   o f   th e  ei n s e n s i tiv e  w h et h er   it  w a s   ch a n g ed ,   it  w o u ld   b e  n o   im p ac t to   th e  ei n s e n s it iv e.         T ab le  9 .   R u n   w it h   a  d if f er en t  Up p er   B o n d   in   e - i s en s iti v e     U p B = 2   e i n se n si t i v e   M e a n s   0 . 2 0 0 7   M S E   0 . 0 0 2 1   SD   0 . 0 0 1 8     U p B = 3   e i n se n si t i v e   M e a n s   0 . 2 0 0 7   M S E   0 . 0 0 2 1   SD   0 . 0 0 1 8       3 . 3 . 3 .   Chec k   t he  in s ens it iv e  n u m be r  1   a nd   2   T h is   test   w a s   v ar ied   o f   th e  i n s e n s i tiv e:  1   an d   2 .   T h e  test ed   ca n   b e  s ee n   at  T ab le  1 0 .   T a b le  1 0   in s e n s itiv e   1   a n d   2   ar e  tr ied   w it h   e - in s en s iti v e  a n d   b o th   o f   t h e m   ar e   th e   b est.  B u t  u s u a ll y   b etter   u s e  t h e  1   in s e n s itiv e.   T h is   al s o   s h o w s   n o   ef f ec t  to   th e  r es u lt  w h et h er   it  is   ch a n g ed . T ab le  8   s h o w s   th e  v ar iatio n   o f   Ker n el  f u n c tio n   an d   lo s s   f u n ctio n .   T h e  k er n el  f u n ctio n   v a r iatio n   is   lin ea r   o n   g o o d   r esu lt  an d   s h o w n   b etter   th an   p o l y n o m ial   w it h   0 . 0 0 2 1 .   T h e  lo s s   f u n ctio n   i s   s m all   en o u g h   to   b e  u s ed   w it h   ei n s en s it iv e   w it h   MS E   0 . 0 0 1 8 .   T h e  k er n el  f u n c tio n s   h av e   f u n ctio n   o f   co n s tr u c tin g   th e  n o n li n ea r   d ec is io n   h y p er - s u r f ac e  o n   t h e  i n p u t   s p ac e  o f   SVR .   B o th   o f   th e m   m u s t  b e  s elec ted   co r r ec tly   w h er e  th e  s tr u ct u r e  w a s   d ef in ed   o n   th e  d i m e n s io n al   f ea t u r e  s p ac e  an d   o r d er   co m p lex   to   en d   s o l u tio n   [ 18 ] .   Oth er   r esear ch er   u s e s   t h e  s a m e  Gau s s ia n   k er n el   f u n ctio n   f o r   p r ed ict  th e  p er f o r m an ce   [ 19 ]   b u t  in   th is   r esear c h   tr y   t w o   k i n d   o f   Gau s s ian   k e r n el  f u n ct io n s ,   t h e y   ar e  lin ea r   a n d   p o l y n o m ial.   T ab le  9   s h o w s   th e   u p p er   b o n d   tr y   w it h   2   a n d   3   n u m b er s ,   b u t  i t  s h o w s   t h at  n o   ch an g e  w h et h er   it  h a v e  b ee n   ch an g ed   f o r   b o th   n u m b er s ,   it  ca n   b e  s ee n   i n   T ab le  9 ,   th is   f u n ct io n   to   k ee p   t h e  ac cu r ac y   i n   th e  h y p er p lan e  ar ea   w h er e  it  w a s   p lace d   o n   th e   p o in ts   o f   tr ain i n g   d ataset  [ 20 ] .   Gen er all y ,   it  u s es  o n e  as th e  u p p er   b o n d s   f o r   th e  ex p er i m e n t al.         T ab le  1 0 .   R u n   w ith   d i f f er en t i - n s e n s i tiv i t y   1   an d   2     I n s =1   ein s e n s i tiv e   Me an s   0 . 2 0 0 7   MSE   0 . 0 0 2 1   SD   0 . 0 0 1 8     I n s =2   ein s e n s i tiv e   Me an s   0 . 2 0 0 7   MSE   0 . 0 0 2 1   SD   0 . 0 0 1 8       T ab le  1 0   s h o w s   t h e  in s e n s iti v i t y   w it h   1   an d   2   w it h   MSE   0 . 0 0 2 1   an d   th is   m atter   al s o   n o   ch an g e s   th e   r esu lt  o f   MSE   f r o m   t h e  d if f er en t  n u m b er ,   ch o o s e  in s en s it y   1 ,   th e  in s en s iti v e  h a v e  th e  f u n ctio n   o f   to   f it  t h e   tr ain i n g   d ata    f r o m   T ab le  1 0 .     A s   o r ig i n all y ,   t h e   p u r p o s e  u s e  s v m   w as  f o r   s o lv in g   th e  p atter n   r ec o g n itio n   ca s es,  b u t  latel y   h a s   b ee n   e x t en d ed   to   s o lv e  n o n l in ea r   r eg r ess io n   e s ti m atio n   ca s es  s u c h   as  in   ac ad e m ic  an d   in d u s tr ial  p latf o r m s   e - in s en s iti v e  lo s s   f u n ctio n   [ 21 ] .   Fo r   s v r   t h e  r esu l t  f r o m   ea c h   p ar a m eter   w il l  b e  in f lu e n ce d   s ig n i f ica n tl y   b y   t h e  r es u lt.  B ec au s e  t h e  s v r   w ill  tr a n s f o r m   t h e  d ata  to   b e  lin ier   s ep ar ab le   in   th e  f ea tu r e  s p ac e   o f   h y p er p lan e  to   b e  th e  b est r e g r ess io n .   T h is   m et h o d   h as p r o m is ed   t h e  g o o d   m et h o d s   in   t h e   f u t u r e.       4.   CO NCLU SI O N     B ased   o n   t h is   s t u d y ,   t h i s   i s   t h e   in it ial  s tep   to   t h e  n ex t  s tep   f o r   th e  f u t u r e  ex p er i m en t  a n d   th e  v ar ietie s   o f   p ar a m eter s   o f   d e m an d   co u l d   b e  in f lu e n ce d   o n   t h e  ar ti f ici al  n e u r al  n e t w o r k   a n d   s u p p o r t  v ec to r   r eg r es s i on  m et h o d s .   I t  ca n   b e  co n cl u d ed   as  f o llo w :  ANN  co u ld   b e  a n   e f f ec tiv e   r u n   o n   t h e  ― d i f f er e n ce s ‖  p ar a m eter s   w i th   s ix   i n p u t  v ar iab le s ,   ea ch   co n d itio n   h as  t h e  o p ti m al  p o in t  i ts elf .   T h e  r esu lt  o f   t h is   s tu d y   w as  as  f o llo w :  th e  ac tiv atio n   f u n ctio n   w as   Si g m o id .   T h e   a m o u n t   o f   f ee d   d at a  w a s   1 0 0 %  o r   9 6 ,   1 5 0   lear n in g   r ate,   1   h id d en   L a y er ,   1 0   n eu r o n s ,   tr in l m   f o r   tr ain in g   f u n ctio n ,   3   la y er s   f o r   to tal  lay er ,   s et  u p   er r o r   0 . 0 0 1   an d   w o r k   w ith   a   n et w o r k   o f   f ee d - f o r w ar d   b ac k p r o p ag atio n .   Fu r t h er m o r e,   t h e   SVR   as  w e ll  as   th e   a m o u n t  o f   v ar iab les  w er e  6 .   T h e  g en er al  p ar am e ter s   w er e  u s ed   w i th   li n ea r   k er n el  f u n ct io n ,   e - i n s en s iti v e  lo s s   f u n ct io n ,   an d   o n e   in s e n s itiv it y .   So m e  v ar iab les  ar e  tr ied   in   th is   s t u d y   f o r   s v r   b u t  n o t  s h o w   t h e  s i g n if ican t  c h an g es,  m ea n s   th a t   th e  s v r   d o es n o t n ee d   to   id en ti f y   t h e  i n itial p ar a m e ter   esp ec iall y   f o r   u p p er   b o n d   an d   in s en s itiv e.   I f   th e s e  in itial  co n d itio n   o f   p ar a m eter s   ar e  u s ed   to   d o   th e  n ex t  s tep   f o r   o th er   p u r p o s e  th e  r esu lt  o f   tr ain i n g   a n d   s i m u la tio n   s h o u l d   b e  q u ick l y   an d   ea s y   to   g et  t h e  o p ti m al  co n d iti o n   o f   n e t w o r k   p r o ce s s   d ata  d u e   to   th e  ch ar ac ter is tic  o f   n e u r al  n et w o r k   ab le  to   w o r k   i n   n o n lin ea r it y   a n d   p r o d u ce   th e  s u i t ab le  task   f o r   o th er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I n itia l O p tima l P a r a mete r s   o f A r tifi cia l Neu r a l  N etw o r k  a n d   S u p p o r t V ec to r   R eg r ess io n   ( E d y  F r a d in a t a )   3347   p u r p o s es  p er f o r m an ce .   A c tu al l y   t h er e  is   n o   s p ec if y   w a y   to   g et  t h e  b est  r es u lt  o f   th e  n et w o r k   p r o ce s s   d ata,   m o s tl y ,   i t  i s   d o   it  w it h   tr ial  a n d   er r o r   b u t  at  least  w it h   t h is   s t u d y   t h e  w a y   to   d ef i n e  t h e  o p ti m al  co n d it io n   f ir s t   b ef o r e  to   d o   m a n y   tr ia l  an d   er r o r   m eth o d o lo g y .   T h is   s tu d y   f i n d i n g   t h e  w a y   h o w   to   g e t  th e  s tar ti n g   in it ial   co n d itio n   to   s tar t n e u r al  n et w o r k   p r o ce s s .     A N Ns  a n d   S VR   ar e  v er y   tal en ted   m eth o d   to   b etter   p er f o r m an ce   o f   th e   n et w o r k   r es u lt   f o r   m an y   p u r p o s es,  s u c h   a s   f o r   f o r ec as tin g ,   r o b o tic,   au to m o ti v e,   m e d ical  eq u ip m e n t ’ s   a n d   m a n y   th i n g s   else.  So m e   r esear ch er s   h av e   m an y   co m p a r ed   th e  p er f o r m a n ce   o f   tr ad iti o n al   m eth o d s   w h ich   is   s t u d y   i n   s tatis t ical  m aj o r   to   th ese  m et h o d s ,   s p ec iall y   n e u r al  n et w o r k   m et h o d s   b u t  f o r   SVR   t h e  s tu d y   s til l  li m ited   a n d   n ee d   to   d ev elo p   m o r e  k n o w led g e  f i n d i n g   m a n y   in f o r m at io n   ab o u t t h is   m et h o d s .     B o th   o f   th ese  m et h o d s   ar e  v er y   s p ec ial  ca s e   b ec au s e  th e y   d o   n o t  n ee d   th e  s tatis tical  tes ti n g   m et h o d   s p ec if icall y .   L i n ea r   an d   n o n li n ea r   ca n   d o   w it h   t h i s   m e th o d s ,   p ar a m etr ic  an d   n o n p ar a m et r ic  as  w ell.   E v en ,   th ese  m et h o d s   w i ll  b e  b etter   w o r k in g   w ith   t h e  b ig   d ataset,   b ec au s e  it  ca n   ea s y   to   tr ain   t h e  d a ta s et   an d   g i v e  th e   b etter   r esu lt .   T h e  Su g g esti o n   t o   th e  n ex t  s tu d y   i s   a  d ev e lo p m en t  o f   t h ese  o p ti m izatio n   co n d itio n ’ s   p ar a m eter s   f o r   A NN   an d   SVR   to   d o   t h e  f u r th er   s t u d y   s u ch   as  f o r ec asti n g   o f   d eter m i n a n t  o f   d e m an d   with   d e v elo p m e n t  o f   o th er   m et h o d   o r   h y b r id   m e th o d .       ACK NO WL E D G E M E NT S    T h is   r esear ch   w as  u n d er   s c h o lar s h ip   o f   2 0 1 2   Kem r i s tek d i k ti   o f   I n d o n esia .   T h an k   y o u   v er y   m u c h   to   Ke m r is te k   D i k ti o f   I n d o n esia  an d   P r in ce   o f   So n g k l a  U n i v er s it y ,   Hat y ai,   T h ailan d .       RE F E R E NC E S     [1 ]   T .   B.   T ra f a li s   a n d   B.   S a n to sa ,   " P re d icti n g   m o n th ly   f lo u r  p rice s  th ro u g h   Ne u ra l  Ne tw o rk s,  RB F s  a n d   S V R " ,   In telli g e n t  E n g i n e e rin g   S y ste ms   T h ro u g h   Arti fi c i a l  Ne u ra l  Ne two rk s,  v o l.   1 1 ,   p p .   7 4 5 - 7 5 0 ,   2 0 0 1 .   [2 ]   H.  Dru c k e r,   e t  a l .,   " S u p p o rt  v e c t o r  m a c h in e s  f o r  sp a m   c a teg o riza ti on " ,   Ne u ra l  Ne two rk s,  IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n ,   v o l.   1 0 ,   p p .   1 0 4 8 - 1 0 5 4 ,   1 9 9 9 .   [3 ]   K.  M u ll e r,   e t  a l .,   " A n   I n tro d u c ti o n   t o   K e rn e l - b a se d   L e a rn in g   A l g o rit h m s " ,   Ne u ra l  Ne two rk s,  IEE E  T ra n s a c ti o n s   o n ,   v o l.   1 2 ,   p p .   1 8 1 - 2 0 1 ,   2 0 0 1 .   [4 ]   I.   B.   T ij a n i  a n d   R.   Ak m e li a wa t i,   " S u p p o rt  V e c t o r  Re g re ss io n   b a se d   F rictio n   M o d e li n g   a n d   C o m p e n sa ti o n   in   M o ti o n   C o n t ro l  S y ste m " ,   En g in e e rin g   A p p li c a ti o n s  o f  Art if icia l   In t e ll ig e n c e ,   v o l.   2 5 ,   p p .   1 0 4 3 - 1 0 5 2 ,   2 0 1 2 .   [5 ]   B.   S h a n ,   e t  a l . ,   " A p p li c a ti o n   o f   O n li n e   S V R  o n   th e   Dy n a m ic  L iq u id   L e v e l  S o f t  S e n sin g " ,   in   Co n tro l   a n d   De c isio n   Co n fer e n c e   ( CCDC ),   2 0 1 3   2 5 t h   Ch in e se ,   2 0 1 3 ,   p p .   3 0 0 3 - 3 0 0 7 .   [6 ]   H.  Ese n ,   e t  a l .,   " M o d e li n g   a   G ro u n d - c o u p le d   He a t  P u m p   S y st e m   b y   a   S u p p o r t  V e c to r  M a c h in e " ,   Ren e wa b le   En e rg y ,   v o l.   3 3 ,   p p .   1 8 1 4 - 1 8 2 3 ,   2 0 0 8 .   [7 ]   S .   J.  Ha n so n ,   e t  a l .,   " Co m b in a to r ial  c o d e s  in   v e n tral  te m p o ra l  lo b e   f o r  o b jec t  re c o g n it io n :  Ha x b y   (2 0 0 1 )  re v isit e d :  is  t h e re   a   ― f a c e ‖   a re a ? " ,   Ne u ro ima g e ,   v o l .   2 3 ,   p p .   1 5 6 - 1 6 6 ,   2 0 0 4 .   [8 ]   B.   S a n t o sa ,   Da ta  M in i n g   T e k n ik   P e m a n f a a tan   Da ta   u n tu k   Ke p e rlu a n   Bisn is  v o l .   9 7 8 ,   2 0 0 7 .   [9 ]   " De ter m in a n ts  o f   De m a n d " ,   in   h tt p :// ma rk e t. su b wiki. o rg /wi k i/ De t e rm in a n ts_ o f _ d e ma n d ,   e d ,   2 2   D e c e m b e r  2 0 1 2 ,   c o ll e c ted   o n   1 2   De c e m b e r  2 0 1 5 .   [1 0 ]   E.   F ra d i n a ta,  e t  a l .,   " F o re c a stin g   D e ter m in a n t  o f   Ce m e n t  De m a n d   in   I n d o n e sia   w it h   A rti f icia l  Ne u ra l  N e tw o rk " ,   J o u rn a l  o f  Asia n   S c ien ti fi c   Res e a rc h ,   v o l.   5 ,   p p .   3 7 3 - 3 8 4 ,   2 0 1 5 .   [1 1 ]   E.   F ra d i n a ta,  e t  a l .,  " A NN ,   A RIM A   a n d   M A   T i m e se rie s  M o d e l  f o r  F o re c a stin g   in   Ce m e n t  M a n u f a c tu rin g   In d u s try :  Ca se   St u d y   a t  L a f a rg e   Ce m e n t  In d o n e sia — A c e h " ,   in   Ad v a n c e d   In f o rm a ti c s:  C o n c e p t,   T h e o ry   a n d   Ap p li c a t io n   ( ICAICT A),   2 0 1 4   I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o f ,   2 0 1 4 ,   p p .   3 9 - 4 4 .   [1 2 ]   P .   Bu n n o o n ,   " El e c tri c it y   P e a k   L o a d   De m a n d   u sin g   De - n o isin g   W a v e let  T ra n s f o rm   in teg ra ted   w it h   Ne u ra l  Ne t w o rk   M e th o d s " ,   In ter n a ti o n a l  J o u r n a l   o f  El e c trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l.   6 ,   p .   1 2 ,   2 0 1 6 .   [1 3 ]   M .   N.  Ra o ,   e t  a l .,   " A   P re d ictiv e   M o d e l   f o r  M in in g   Op i n i o n s  o f   a n   Ed u c a ti o n a l   Da tab a se   Us in g   Ne u ra l  Ne tw o rk s " ,   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e ri n g ,   v o l.   5 ,   2 0 1 5 .   [1 4 ]   B. - H.  A d il   a n d   G .   Yo u ss e f ,   " H y b rid   M e t h o d   HV S - M RM R  f o r  Va riab le  S e lec ti o n   in   M u lt il a y e r  A rti f icia l  Ne u ra l  Ne tw o rk   Cla ss i f ier " ,   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l .   7 ,   p .   2 7 7 3 ,   2 0 1 7 .   [1 5 ]   I.   A .   Ba sh e e r  a n d   M .   Ha jm e e r,   " A rti f icia l  Ne u ra l  Ne t w o rk s:  F u n d a m e n tals,  Co m p u ti n g ,   De sig n ,   a n d   A p p li c a ti o n " ,   J o u rn a l  o f  M icr o b i o lo g ica l   M e th o d s,  v o l .   4 3 ,   p p .   3 - 3 1 ,   2 0 0 0 .   [1 6 ]   B.   S u ti j o ,   e t  a l . ,   " F o re c a stin g   To u rism   Da ta  u sin g   N e u ra l  Ne t wo rk s - M u lt isc a le  A u to re g re ss i v e   M o d el " ,   J u rn a l   M a tem a ti k a   &   S a in s,  v o l.   1 6 ,   p p .   3 5 - 4 2 ,   2 0 1 1 .   [1 7 ]   M .   T .   Ha g a n   a n d   H.  B.   De m u th ,   " Ne u ra l  n e tw o rk s  f o r  c o n t ro l, "   in   Ame ric a n   Co n tro l   Co n fer e n c e ,   1 9 9 9 .   Pro c e e d in g s  o f  t h e   1 9 9 9 ,   1 9 9 9 ,   v o l.   3 ,   p p .   1 6 4 2 - 1 6 5 6 .   [1 8 ]   K.  Du a n ,   e t  a l . ,   " Ev a lu a ti o n   o f   S i m p le  P e rf o r m a n c e   M e a su re s  f o r  T u n in g   S V M   Hy p e rp a ra m e t e rs" ,   Ne u ro c o mp u ti n g ,   v o l .   5 1 ,   p p .   4 1 - 5 9 ,   2 0 0 3 .   [1 9 ]   A .   S m o la,  e t  a l . ,   " A s y m p to ti c a ll y   Op ti m a l  Ch o ice   o f   ε - lo ss   f o r  S u p p o rt   V e c to r   M a c h i n e s " ,   in   ICANN  9 8 ,    e d :  S p r in g e r,   1 9 9 8 ,   p p .   1 0 5 - 1 1 0 .   [2 0 ]   N.  Cristi a n in i  a n d   J.  S h a w e - T a y lo r,   " A n   In tro d u c ti o n   t o   S u p p o rt  V e c to r  M a c h in e s an d   o th e r  Ke rn e l - b a se d   L e a rn in g   M e th o d s" ,   Ca m b rid g e   Un iv e rsit y   P re ss ,   2 0 0 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   5 ,  Octo b er   2 0 1 8   :   3 3 4 1   –   3 3 4 8   3348   [2 1 ]   V .   V a p n ik ,   e t  a l .,   " S u p p o rt  V e c to r  M e th o d   f o r  F u n c ti o n   A p p ro x im a ti o n ,   Re g re ss io n   Est im a ti o n ,   a n d   S ig n a l   P r o c e ss in g " ,   in   Ad v a n c e s in   Ne u r a l  In fo rm a t io n   Pro c e ss in g   S y ste ms   9 ,   1 9 9 6 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Ed y   Fra d i n a t a   re c e iv e d   h is  b a c h e lo r  a n d   m a ste r  d e g re e   a t   In stit u te  T e k n o lo g i  S e p u l u h   No p e m b e r - S u ra b a y a   (I T S ).   Cu rre n tl y ,   H e   is  stu d y in g   f o r  P h D  p ro g ra m   a t  P rin c e   o f   S o n g k la  Un iv e rsit y ,   Ha t y a i,   T h a il a n d .   He   h a s  so m e   w o rk   e x p e rin c e s  a t  P e tr o c h e m ica l  p lan t,   c h e m ica l,   ING O/U Ns .   In tere stin g   re se a rc h s  a re   in   Op ti m a li z a ti o n   li n e a r  a n d   n o n - li n e a r,   Da ta  m i n in g   a n d   h e u risti c ,   b ig   d a ta,  S CM ,   P e rf . M g n t,   M CDM,   c h e m ica l  p ro c e ss   a n d   m a n u f a c tu re   in d u stry ,   G IS ,   e tc.            S a k e s u n   S u t h u m m a n o n   re c e i v e d   h is  M . B. A   (Bu sin e ss   A d m i n istratio n ),   P rin c e   o f   S o n g k la  Un iv e rsit y ,   B. En g .   (I n d u strial  E n g in e e rin g ),   M a h a   Na k o rn   P r in c e   o f   S o n g k la  Un iv e rsity ,   th e n   h e   c o n ti n u e d   h is  stu d y   f o r   M . S c .   a n d   P h . D.  (in   In d u strial  E n g in e e rin g ),   Un iv e rsit y   o f   M ia m i,   F io rid a ,   USA .   He   in tere stin g   re se a r c h   o n   En g in e e rin g   Eco n o m ics ,   P r o d u c ti o n   a n d   Op e ra ti o n s   M a n a g e m e n t,   Qu a li ty   M a n a g e m e n t,   L o g isti c s an d   S u p p ly   Ch a in   M a n a g e m e n t,   e tc .       Wa n n a r a t  S u n tia m o r n t u t ,   h e   w a s  f ro m   1   A p ril   1 9 9 8   -   3 0   Ju n e   1 9 9 9   Re se a rc h e r  a t  Em b e d d e d   S y st e m   L a b ,   Co m p u ter  En g in e e rin g   De p t.   KMIT L   1   A p ril   1 9 9 8   –   2 0 0 0   M a ste r. En g (c o m )  a t   Ch u lalo n g k ro n   U n iv e rsity .   1   Au g u st  1 9 9 9   –   P re se n t,   L e c tu re r,   Co m p u ter  En g in e e ri n g   De p t.   P ri n c e   o f   S o n g k la  Un iv e rsit y .   1   Ja n u a ry   2 0 0 2   w a s  a s  P h . D.  a t  Un iv e rsity   o f  M a n c h e ste r,   " L o w - P o w e r  A s y n c h ro n o u s  Dig it a l  S i g n a l  P r o c e ss o r.   No w ,   sh e   is  De p a rtm e n t  He a d   a n d   A ss o c iate   De p a rtme n t  He a d   f o r  S tu d e n t   Aff a irs  a t  P rin c e   o f   S o n g k la  Un iv e rsity .   S h e   is  in tere stin g   re se a rc h   in   De sig n   a n d   V e rif ica ti o n   M icr o p r o c e ss o r  Us in g   V HD L   o n   F P GA ,   Tes ti n g   a n d   V e rif ica ti o n ,   A s y n c h ro n o u s De sig n   a n d   L o w - P o w e r  Circu it   De sig n ,   e tc.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.