I AE S  I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   201 9 ,   p p .   270 ~ 277   I SS N:  2252 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 8 .i 3 . p p 270 - 2 7 7           270       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/o n lin e/in d ex . p h p /I J A I   K iller  w ha le - ba ckpro pa g a tion (K W - BP)  alg o rith m  f o r accura cy   i m pro v e m en t  o f  n eura l net w o rk  f o r ecas ting  m o d els o n energy - eff icie nt  da ta       Sa a di B in Ah m a d K a m a r ud din 1 ,  No r  Azura   M d G ha ni 2 ,  H a zr it a   Ab R a hi m 3 ,   I s m a il  M us irin 4   1, 3 De p a rtm e n t  o f   Bu sin e ss   S tu d ies ,   F a c u lt y   o f   Bu sin e ss ,   Eco n o m ics   a n d   A c c o u n ti n g ,   HEL P   U n iv e rsity ,   S u b a n g   2   Ca m p u s.  P e rsia ra n   Ca k e ra w a la,   S u b a n g   Be sta ri,   S e k sy e n   U4 ,   4 0 1 5 0   S h a h   A la m ,   S e lan g o r,   M a lay sia   2 Ce n ter f o r  S tati stica l  S tu d ies   a n d   De c isio n   S c ien c e s,  F a c u lt y   o f   Co m p u ter an d   M a th e m a ti c a l  S c ien c e s,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A RA ,   4 0 4 5 0   S h a h   A lam ,   S e lan g o r,   M a la y sia   4 El e c tri c a l  En g in e e rin g   De p a rtm e n t,   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M A RA ,   4 0 4 5 0   S h a h   A la m ,   S e lan g o r,   M a lay sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   1 9 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   A u g   1 0 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   A u g   2 6 ,   2 0 1 9       G re e n   tec h n o lo g y   b u il d i n g   is  n o t  n e w l y   in tro d u c e d   t o   th e   w o rld   n o r   M a la y sia ,   b u t  it   is  ra re l y   p ra c ti c e d   g lo b a ll y   a n d   n o w   it   h a s   p ro m o ted   n o tew o rth y   d u e   to   d e stru c ti o n s  c a u se d   b y   h u m a n   h a n d s  t o w a rd s  th e   n a tu re .   No w   p e o p le  sta rted   to   re a li z e   th a t  th e   w o rld   i s  p o ll u ted   b y   m a n y   h a z a rd o u s  su b sta n c e s.  T h e re f o re ,   He lp   Un iv e rsit y   c a m e   u p   w it h   th e   e ff o rt  o f   p re se rv in g   th e   n a tu re   th r o u g h   a   n e w   G re e n   T e c h n o lo g y   c a m p u s,  w h ich   h a s  b e e n   f u ll y   o p e ra ted   sin c e   y e a r  2 0 1 7 .   I n   th is  re se a rc h ,   n e u ra l  n e tw o rk   f o re c a sti n g   m o d e ls  o n   e n e rg y - e ff icie n t  d a ta  o f   He lp   Un iv e rsity ,   S u b a n g   2   g re e n   t e c h n o l o g y   c a m p u s  a t  S u b a n g   Bistari,   S e lan g o r  h a s  b e e n   d o n e   w it h   re sp e c t  to   v a lu e - f o r - m o n e y   (V F M )  a tt ri b u te.   P re v io u sl y   th e re   w e re   n o   sim il a r  re se a rc h   d o n e   o n   e n e rg y - e ff ici e n t  d a ta  o f   He lp   Un iv e rsi t y ,   S u b a n g   2   c a m p u s.   T h e   sig n if ica n t   f a c to rs  w it h   re sp e c t  to   e n e rg y   o r  e lec tri c it y   sa v e d   (M W /h r)   in   th e   y e a r  2 0 1 7   v a riab le  w e re   stu d ied   a s  re c o rd e d   b y   Bu il d in g   A u to m a ti o n   a n d   Co n tro l   S y st e m   (B A S )  o f   H e lp   Un iv e rsity   S u b a n g   2   c a m p u s.   Us in g   m u lt ip le  li n e a r   re g re ss io n   (ste p w ise   m e th o d ),   t h e   sig n if ica n t  p re d ict o r  t o w a rd s  e n e rg y   sa v e d   (M W /h r)  w a s   Bu il d in g   En e r g y   In d e x   (BEI)   (k W h / m 2 / y e a r)  b a se d   p - v a lu e < α = 0 . 0 5 .   A   m a th e m a ti c a l  m o d e l  wa s  d e v e lo p e d .   M o r e o v e r,   th e   p ro p o se d   n e u ra l  n e tw o rk   f o re c a stin g   m o d e l  u sin g   Kill e r  W h a le - Ba c k p ro p a g a ti o n   A lg o rit h m   (K W BP )  w e r e   f o u n d   to   b e tt e r  th a n   e x isti n g   c o n v e n ti o n a l  tec h n iq u e s  to   f o re c a st  BEI  d a ta.   T h is  re se a rc h   is  e x p e c ted   to   sp e c if ic a ll y   a ss ist  m a in ten a n c e   d e p a rtm e n t  o f   He lp   Un iv e rsity ,   S u b a n g   2   c a m p u s to w a rd s lo a d   f o re c a stin g   f o r   p o w e r  sa v in g   p lan n in g   in   y e a r s to   c o m e .   K ey w o r d s :   B ac k p r o p ag atio n   alg o r ith m   E n er g y - e f f icie n t   Fo r ec asti n g   Gr ee n   tech n o lo g y   ca m p u s   Killer   w h ale   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   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 :   Saad i b in   A h m ad   Ka m ar u d d in ,   Dep ar t m en t o f   B u s i n es s   St u d i es,   Facu lt y   o f   B u s i n ess ,   E co n o m i cs a n d   A cc o u n ti n g ,   HE L P   Un i v er s it y ,   S u b an g   2   C a m p u s ,   P er s ia r an   C ak er a w ala,   Su b an g   B estar i,   Sek s y e n   U4 ,   4 0 1 5 0   Sh ah   A la m ,   Sela n g o r ,   Ma la y s ia .   E m ail:  s aa d i.a k @ h elp . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   Fo s s il  o r   e v e n   elec tr icit y   i s   o n e  o f   t h e  m ai n   co n tr ib u to r s   to w ar d s   g lo b al  cli m ate   ch a n g es  a s   t h e   ex ce s s iv e  u s e  a n d   co n s u m p ti o n   o f   f o s s il  e n er g y   w i ll  w i n d   u p   in   r elea s i n g   a  h u g e  a m o u n t  o f   g r ee n h o u s e   g as s es  i n to   t h e  at m o s p h er e  [ 1 ] .   Hen ce ,   f e w   m eth o d s   s u c h   a s   i m p r o v e m en t   o f   en er g y   e f f icie n c y ,   f r eq u en t  u s e  o f   r en e w ab le - en er g y ,   p r eser v atio n   o f   a  h ea l th y   in d o o r   en v ir o n m e n t,  h a v i n g   g r ee n   p lan t  i n   t h e   b u ild in g   co m p o u n d   ar ea ,   in cr ea s e  u s e  o f   s u s tai n ab ilit y   o f   n atu r al  r eso u r c es  ar e  f e w   o f   th e  h a s   ca u g h t  t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       K iller   w h a le - b a ck p r o p a g a tio n   ( K W - B P )   a lg o r ith m  fo r …  ( S a a d i B in   A h ma d   K a ma r u d d in )   271   w o r ld ’ s   atten tio n   [ 2 ] .   Gr ee n   b u ild in g ,   o r   k n o w n   as  e n er g y - e f f icien t  b u ild i n g   i s   a  co n s tr u ct io n   o f   b u ild i n g   t h at   f u lf i ls   t h e  n ee d s   s tated   ab o v e  an d   ca p ab le  o f   r ed u cin g   g r ee n h o u s e  e f f ec t  b y   r ed u ci n g   t h e  d ep en d en c y   o f   f o s s il   o r   elec tr icit y   u s e  [ 3 ] .   T o   s u p p o r t  th e  co n ce p t  o f   e n er g y   ef f icien c y   a n d   t h e  u s e  o f   s u s tain ab le  e n er g y   in   b u ild in g s ,   t h e  g o v er n m en t   o f   Ma la y s ia  h a s   al s o   lu n c h e d   a  f e w   p r o j ec ts   as  a n   ac t   o f   d e m o n s tr atio n ,   ed u ca tio n al  a n d   e n h a n ce   p u b lic  a w ar en e s s   p r o g r a m s   [ 4 ] .   Gr ee n   tec h n o lo g y   o f f ice  b u il d in g   is   o n e  o f   th e   s h o w ca s e  p r o j ec ts   th at  h a v e  h ig h   p er f o r m a n ce   in   e n er g y   e f f icien c y   [ 5 ] .   Ma la y s ia  E n er g y   C en tr e  ( P T M)   th at  is   n o w   c u r r en tl y   k n o w n   as  T ec h n o lo g y   C o r p o r atio n   o f f icer   b u ild in g   is   t h e  p r o o f   o f   t h at  t h is   co n ce p t  “g r ee n   tech n o lo g y ”  is   co m m er ciall y   v iab le  f o r   m o d er n   b u ild in g s   i n   Ma la y s ia  an d   in   th e  r eg io n   [ 6 ] .   T h e  b u ild in g   is   ac tu all y   b ased   o n   Au to m ated   E n er g y   Sa v i n g   ( A E S)  co n ce p t.  T h e  aim   o f   t h is   p r o j ec t  i s   to   ap p ly   m o d er n   f o r ec asti n g   alg o r it h m   o n   e n e r g y - e f f ic ien t   d at a  o f   HE L P   S u b an g   2   g r ee n   tec h n o lo g y   ca m p u s ,   w h ic h   w er e   ca p tu r ed   b y   B u ild i n g   A u to m at io n   an d   C o n tr o l S y s te m   ( B A S )   as sh o w n   i n   Fi g u r e  1 .         ( a)       ( b )     Fig u r e  1 .   ( a)   HE L P   Su b an g   2   g r ee n   tec h n o lo g y   ca m p u s ,   an d   ( b )   B u ild in g   A u to m atio n   an d   C o n tr o l   S y s te m   ( B A S)       E lectr icit y   is   o n e  o f   ea r th - s h a k in g   r eso u r ce s   in   t h i s   ce n t u r y .   I t  is   th e  m aj o r   s o u r ce   o f   p o w er   f o r   m o s t   o f   t h e  co u n tr y 's  ec o n o m ic   ac ti v itie s   [ 7 ] .   Mo v i n g   to w ar d s   en er g y   s u s tai n ab ilit y   w i ll  r eq u ir e  m o d if icatio n s   n o t   o n l y   i n   th e  w a y   e n er g y   is   s u p p lied ,   b u t  also   in   th e  w a y   it  is   u s ed   as  w e ll,  ca lled   en er g y   p la n n in g   [ 8 ] .   Gr ee n   b u ild i n g   r ef er s   to   b o th   as s e m b l y   a n d   th e   i m p le m en tatio n   o f   p r o ce s s e s   th a t  ar e  en v ir o n m en tal l y   r esp o n s ib le  an d   r eso u r ce - e f f i cien t  t h r o u g h o u t  t h e  b u ild i n g ’ s   li f e  c y cle  f r o m   th e  p la n n in g ,   c o n s tr u ct io n ,   o p er atio n ,   m ai n ten a n ce ,   r e n o v atio n ,   an d   d e m o liti o n   p h a s e   [ 9 ] .   I n   o r d er   to   ac h ie v e  s u c h   ac h ie v e m e n t,   th e   co n tr ac to r ,   ar ch itects,  en g i n ee r s ,   an d   th e  clien t  at  all   s tag es  h av e  to   w o r k   clo s el y   to g et h er   [ 1 0 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 1 9 :   2 7 0   –   2 7 7   272   A   Gr ee n   b u ild i n g   is   a  co n ce p t  th at  co m p le m e n ts   t h e  clas s ical  b u ild i n g   d esig n   w i th   co n ce r n s   o f   ec o n o m y ,   d u r ab ilit y ,   co m f o r t  an d   also   u t ilit y   [ 1 1 ] .   W o r ld   G r ee n   B u ild in g   C o u n cil  c u r r en tl y   is   co n d u ctin g   a  r esear ch   o n   th e  b en ef its   t h at  g r ee n   b u i ld in g   ca n   co n tr ib u te  to w ar d s   th e  h ea lt h   an d   p r o d u ctiv it y   o f   t h e   p eo p le   u s in g   it  an d   is   also   w o r k in g   w i th   th e   W o r ld   B an k   to   p r o m o te  Gr ee n   B u i ld in g s   i n   E m er g i n g   Ma r k e ts   [ 1 2 ] .   T h er e  ar e  also   o th er   m ea s u r e m en t to o ls   s u c h   as Gr ee n   B u ild i n g   I n d ex   ( GB I )   p r ed o m i n a n tl y   u s ed   in   Ma la y s ia  [ 1 3 ] .   HE L P   Un i v er s it y   i s   o n e  o f   t h e  f ir s t  h i g h er   ed u ca tio n   i n s t itu tio n s   th a t  i m p le m en ts   g r ee n   b u ild in g   co n ce p t  to   its   ca m p u s e s .   Hen ce ,   th er e  is   n o n e  i f   n o t  a   f e w   r esear c h   co n d u cted   o n   HE L P   Un iv er s it y   Su b an g   2   ca m p u s .   W ith   s u ch   l i m i ted   ti m e  a n d   n o   p r io r   r esear ch   co n d u cted   in   th is   u n i v er s it y,   th is   r esear ch   m a y   b e  ab l e  to   ass i s t  HE L P   u n i v er s it y   i n   ter m s   o f   e n er g y   e f f icien c y   p r ac tices   to   its   f u l l  p o ten tial.  Oth er   t h a n   th at,   t h er e  w a s   also   n o   p r io r   m o d el  o f   v a lu e - f o r - m o n e y   ( VFM)   i m p le m en ted   o n   HE L P   u n iv er s it y ’ s   en er g y - ef f icien c y   ti m e  s er ies  d at a.   H E L P   Un i v er s it y   h as  alr ea d y   s h o w n   it s   s u p p o r t  b y   co n s tr u ct in g   i ts   n e w   ca m p u s   t o   b e  m o r e  en er g y   e f f icie n t a n d   m o r e  n a tu r e  f r ie n d l y   w h ic h   is   s it u ated   i n   S u b an g   B estar i  n ea r   S u b an g   Air p o r t.  T h e  ca m p u s   is   eq u ip p ed   w it h   Au to m ated   I n f r ar ed   Se n s o r   ce ilin g   li g h t  w h ic h   au to m at icall y   t u r n s   o n   w h en   s en s o r   p ick s   u p   an d   m o tio n ;  th is   h elp s   t h e  b u ild in g   to   co n s er v e  m o r e  en er g y   esp ec iall y   d u r i n g   h o lid a y s   an d   also   d u r in g   t h e  n i g h t  w h en   n o b o d y   is   i n   t h e  b u ild i n g .   T h e  g r ee n   ca m p u s   i s   lar g el y   d ec o r ated   w it h   g r ee n   p lan ts   a n d   also   tr ee s   to   e n h a n ce   s tu d e n t  a w ar en e s s   to w ar d s   g r ee n   e n v ir o n m en t.   T h e  b u ild in g   w as  co m p le ted   in   2 0 1 6 ;  h o w e v er ,   th e  b u ild in g   is   y et  to   r ea ch   a n   o p ti m u m   lev el   o f   e n er g y   ef f icien c y   ev e n   h a v i n g   ap p r o x i m atel y   2   y ea r s   in   o p er atio n .   T h e  B u ild in g   E n er g y   I n d e x   ( B E I )   o f   th e  b u ild in g   is   y et  to   ac h ie v e  an   o p ti m u m   lev el.   A n d   t h is   r esear ch   p ap er   w ill  tr y   i t  b est  to   i m p le m e n t  tech n o lo g y   w h ic h   ca n   co n tr ib u te  i n   ac h iev i n g   th e  id ea l B u ild in g   E n er g y   I n d ex   ( B E I ) .   T h e  r esear ch   o b j ec tiv es r elate d   to   th e  r esear ch   q u esti o n s   ar e   as f o llo w s :     T o   d eter m i n e  th e  s i g n i f ican t   f ac to r s   r esp ec tin g   to   en er g y   o r   elec tr icity   s a v ed   ( MW /h r )   r ec o r d ed   b y   B u ild in g   A u to m atio n   an d   C o n tr o l S y s te m   ( B AS)   o f   Help   Un iv er s it y   S u b an g   2   ca m p u s .     T o   d ev elo p   m at h e m atica l  m o d el  o f   en er g y   e f f ic ien t  d at a  w h ic h   s at i s f ies  v al u e - f o r - m o n e y   ( VFM )   attr ib u te  o f   Help   Un iv er s it y   S u b an g   2   ca m p u s .     T o   p r o p o s e  a  r o b u s t  n eu r al  n et w o r k   m o d el  f o r   lo ad   f o r ec a s tin g   at  HE L P   Un i v er s it y   S u b an g   2   ca m p u s   b ased   o n   o u tp u t in   ( a)   w h ich   s atis f ies t h e  VFM  attr ib u te.     A t  t h e  en d   o f   th i s   r esear ch ,   f o r ec aster s   o r   en g in ee r s   o f   HE L P   Un iv er s it y ’ s   m a in te n a n ce   d ep ar tm e n t   to   im p r o v e  t h eir   lo ad   f o r e ca s tin g   ac ti v ities ,   a n d   ac h i ev e  a  s atis f a cto r y   lev el  o f   g r ee n   tech n o lo g y   b u ild in g ’ s   GB I .   B y   h elp in g   H E L P   Un iv er s it y   to   r ea c h   it s   f u ll  p o ten tial   i n   e n er g y   e f f icie n c y ,   it   ca n   co n tr ib u te  ec o n o m icall y   to   R M K1 1   as  a n   a n n u al   elec tr icit y   g e n er atio n   o f   elec tr ici t y   co s t  ar o u n d   R M1 5 . 1   b illi o n   [ 1 5 ] .   T h e  r esear ch   o u tli n e  o f   t h i s   p ap er   s tar ts   r esear ch   m o ti v atio n ,   f o llo w ed   b y   r esear c h   li m ita tio n ,   p r o b le m   s tate m en t,  r e s ea r c h   q u esti o n s ,   r esear ch   o b j ec tiv es,  an d   r esear ch   s ig n i f ica n ce .   Mo r eo v er ,   th e  n ex t  s ec tio n s   ar e  th e  r elate d   liter atu r es,  f o llo w e d   b y   t h e  m et h o d o lo g y ,   t h e  r es u lts   a n d   d is cu s s io n s ,   as  w el l a s   th e  co n cl u s io n s .       2.   RE L AT E D  L I T E RA T UR E S   Neu r al  Net w o r k   i s   n ee d ed   f o r   f iltra tio n   an d   clas s i f icatio n   o f   t h e  m a n y   f ac to r s   th at  ca n   b e   p r o v id ed   b y   a   ca u s e  an d   t h e n   to   p r ed ict  th e  e f f ec ts   o f   it  a n d   eit h er   to   i m p r o v e  o r   to   m i n i m i s e  d a m a g es  t h r o u g h   ce r tai n   p atter n s   o r   ch ar ac ter is tics   [ 1 5 ] .   Ma ch in e  lear n in g   w il l  b e  a  v er y   cr u ci al  p ar t  f o r   th e  n e u r al  n et w o r k   w h er e  it  is   u s e s   to   lear n   f r o m   th e  e x is t in g   d ata  th at  h as  b ee n   co llected   o r   s o ,   in   a  f o r m   o f   co m p u ter i ze d   alg o r ith m   [ 1 6 ] .   A p p ar en tl y   th a t  th e  m o r e  d ata  th at  it  u s e s   an d   th e  m o r e  r ela tiv e  n u m b er s   it  u s e s   th e  f o r   its   lear n in g   p u r p o s es   th e  m o r e  ac c u r ate  it  b ec o m es   [ 1 7 ] .   Ma ch in e  lear n in g   al g o r ith m s   ar e  w id el y   an d   co m m o n l y   u s ed   in   cu r r e n t   s o ciet y   to   i m p r o v e  n o t  o n l y   i n   p r ed ictio n   b u t  also   to   im p o s e   o n   b u ild in g   f o r   b etter   en er g y   co n s u m p tio n s   an d   en er g y   e f f icie n c y ,   f o r   ex a m p l e  co o lin g   th e  ca m p u s   w i th   co llected   r ain   w ater   co o lin g   s y s te m   is   a  v er y   g o o d   ex a m p le  [ 1 8 ] ,   w h ic h   is   cu r r e n t  l y   p r ac tices  b y   HE L P   u n i v er s it y .   E n er g y   ef f icie n c y   i s   b ein g   p r o m o ted   to   in f lu e n ce   o th er   u n iv er s ities   a n d   en co u r ag i n g   th e m   to   d o   th e  s a m e  n o t  j u s t  b ec au s e  o f   t h e  n o r m al  f ac to r s ,   b u t   also   th e  f ac to r s   o f   th e  s tak e h o l d er ,   g o v er n m e n t,  m an a g er s ,   a n d   ev en   f ac u lt y   p er ce p tio n s   [ 1 9 ] .       3.   M E T H O DO L O G Y   I n   t h is   r e s ea r ch ,   t h e  HE L P   Su b an g   2   lo ad   f o r ec asti n g   d ata  is   o b tai n ed   f r o m   t h e  m a in te n an ce   d ep ar tm e n t,  Help   Un i v er s i t y   S u b a n g   2   ca m p u s   f o r   th e  y ea r   2 0 1 7   r ec o r d e d   in   m o n t h l y   b asi s .   Fo r   co n f ir m atio n ,   o n e  m a y   co n tact  t h e  g e n er al  li n e  +6 0 3 - 2 7 1 6 2 0 0 0 .   Data   co llected   in clu d e  elec tr icit y   u s a g e   m ea s u r ed   in   k ilo w att  h o u r   ( k W h ) ,   ca r b o n   em i s s io n s ,   en er g y   s a v ed   m ea s u r ed   in   m eg a w a tt  h o u r   ( M W h )   an d   m o n e y   s av ed   th r o u g h o u t   d ail y   d ata  s tar ti n g   f r o m   0 6 :4 5 :0 0   p m   o n   8 th   Ma y   2 0 1 7   to   1 2 :0 0 :0 0   p m   o n   3 1 st   Dec e m b er   2 0 1 7   ( ev er y   1 5   m i n u te s )   w ith   t h e  u n i v er s it y   o p e r atin g   at  r eg u lar   ca p ac it y .   T h e  li m itatio n   o f   th i s   r esear ch   is   ter m s   o f   a v ailab ili t y   d ata,   s i n ce   t h is   ca m p u s   is   n e w .   T h e  s co p e  o f   t h is   r esear ch   w il l  a n al y s e  t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       K iller   w h a le - b a ck p r o p a g a tio n   ( K W - B P )   a lg o r ith m  fo r …  ( S a a d i B in   A h ma d   K a ma r u d d in )   273   HE L P   U n iv er s it y   elec tr ici t y   u s ag e,   m o n e y   s a v ed ,   B u ild i n g   E n er g y   I n d ex   ( B E I )   ( k W h / m 2 / y ea r )   an d   C ar b o n   Dio x id e  ( C o 2 )   E m is s io n   d ated   f o r   th e  y ea r   2 0 1 7   w er e  r ec o r d ed   B u ild in g   Au to m at io n   a n d   C o n tr o l  S y s te m   ( B A S)  o f   Help   Un iv er s it y   Su b an g   2   ca m p u s .   T h e  f lo w c h ar t  o f   th i s   r esear ch   s h o w n   in   Fig u r e  2 .   On ce   th e  d ata  ass e m b led   as  s h o w n   in   Fig u r e  3 ,   d eter m in at io n   o f   n e u r al  n e t w o r k   ti m e  s er ies   m o d els  w er e  m ad e  [ 2 0 - 2 1 ] .   T h e  cr itical  p ar t  o f   th i s   r esear c h   w a s   th e  i m p le m e n tatio n   o f   p r o p o s ed   k iller   w h a le  alg o r ith m   o n   i ter ated   least  m ed ia n   q u ar es  alg o r ith m   to   r ep lace   th e  o r d in ar y   b ac k p r o p ag atio n   alg o r ith m   w h ic h   w as b ased   o n   m ea n   s q u ar ed   er r o r   [ 2 2 ] .       D a t a   C o l l e c t i o n   a n d   A s s e m b l y M o d e l   D e t e r m i n a t i o n :   N A R   &   N A R M A D a t a   P r e p r o c e s s i n g T r a i n i n g   S e t B P N N   T r a i n i n g P r e s e n t   i n p u t   p a t t e r n a n d   c a l c u l a t e   o u t p u t v a l u e s C a l c u l a t e   M S E M S E   ≤   M S E m i n No i t e r a t i o n   ≥   i t e r a t i o n m a x I n i t i a l i z e   w e i g h t a n d   b i a s e s   w i t h r a n d o m   v a l u e s I n i t i a l i z e t r a i n i n g e p o c h   =   1 No U p d a t e   w e i g h t s   a n d   b i a s e s i t e r a t i o n   = i t e r a t i o n   +   1   V a l i d a t i o n   S e t         T e s t i n g   S e t F o r e c a s t   f u t u r e   v a l u e s F i n i s h S t o p   T r a i n i n g Y e s Y e s P r o d u c e   B e s t W h a l e   P o s i t o n Y e s D e c r e a s e   a   f r o m   2   t o   0 I n i t i a l i z e   v e c t o r s   A ,   C   a n d   P E v a l u a t e   E a c h   W h a l e P o s i t i o n   u s i n g   F n A s s i g n   E a c h   S u b s e t   t o A   W h a l e   P o s i t i o n R a n d o m   I n i t i a l i z a t i o n   o f F e a t u r e s   S u b s e t s I n i t i a t e   L M e d S   c o n d i t i o n No     Fig u r e  2 .   Flo w   o f   K iller   W h al e  B ac k p r o p ag atio n   Neu r al  Net w o r k   ( KW - B P NN)   A lg o r it h m       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 1 9 :   2 7 0   –   2 7 7   274       Fig u r e  3 .   T im e  Ser ies Da ta s et  in   T h is   R e s ea r ch       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O NS   Usi n g   s ta tis tica l  an al y s i s ,   B u i ld in g   E n er g y   I n d ex   ( B E I )   ( k W h / m 2 / y ea r )   an d   C ar b o n   Dio x id e  ( C o 2 )   E m is s io n   w er e  th e   s i g n if ican t  p r ed icto r s   to w ar d s   e n er g y   s av ed   ( MW /h r )   b ased   p - v al u e< α =0 . 0 5 .   T ab le  1   s h o w s   t h e  R MSE s   o f   B P NN - NAR  an d   B P NN - N A R M A   b y   d i f f er en t  alg o r it h m s   o n   B u i ld in g   E n er g y   I n d e x   ( B E I )   d ata.   B ased   o n   o r d in ar y   b ac k p r o p ag atio n   a lg o r it h m ,   th e  b est   co n f i g u r atio n   w a s   1 5 - 15 - 1 5 .   T ab le  2   s h o w s   t h e  d escr ip ti v e  s tati s tic s   o f   t h e  v ar iab les  in v o lv ed   in   t h is   r esear ch .   T ab le  3   s h o w s   t h e  co ef f icie n ts   tab le  f r o m   m u ltip le  li n er   r eg r es s io n   ( s tep w i s e)   tech n iq u e.   Fro m   T ab le  4 ,   th e  b est  co n f i g u r at i o n   f o r   k iller   w h ale  b ac k p r o p ag atio n   al g o r ith m   w a s   3 0 - 30 - 3 0 .   Fire f l y   al g o r ith m   o n   b ac k p r o p ag atio n   a n d   p ar ticle  s w ar m   o p tim izatio n   o n   b ac k p r o p ag at io n   p er f o r m ed   eq u all y   g o o d   w h er e  th e  b est  co n f i g u r atio n s   f o r   b o th   alg o r ith m s   w er e  2 0 - 20 - 2 0 .   C o m p ar in g   t h e  p er f o r m a n ce   f o r   all  alg o r ith m ,   it  ca n   b e  co n clu d ed   th at  t h e  p r o p o s ed   k iller   w h ale  b ac k p r o p ag atio n   ( KW B P )   n eu r al  n et w o r k   w a s   f o u n d   to   b etter   th an   ex is ti n g   co n v en tio n al  tech n iq u e s ,   w h er e  th e  R M SE  f o r   B P NN - NAR  w as  0 . 0 0 0 7 8   an d   B P NN - N AR M A   w as  0 . 0 0 0 8 5   as  s h o w n   in   Fi g u r e  4 .   T h is   m ea n s   t h at  t h e  b est  m o d e l   f o r   b u ild in g   E n er g y   I n d ex   ( B E I )   d ata  is   B P NN - NAR   w it h   KW - B P NN  o p tim izatio n   w it h   co n f i g u r atio n   s i g m o id - li n ea r   3 0 - 30 - 3 0   f o r   i m p u t   lag s ,   er r o r   lag s   an d   h id d en   n o d es   r esp ec tiv el y .   T h is   r esear c h   i s   ex p ec ted   to   s p ec i f icall y   a s s i s t  elec tr icia n   i n   Help   U n iv er s it y   to w ar d s   lo ad   f o r ec asti n g   f o r   p o w er   s y s te m   p lan n i n g   an d   o p er atio n   in   y ea r s   to   co m e.   A ll t h e  o b j ec tiv es o f   th is   r esear ch   h a v e   b ee n   s u cc e s s f u ll y   ac h ie v ed .   T h e  f i n al  n u m er ical  m o d el  to   d eter m i n e  en er g y   s a v ed   w as       T ab le  1 .   Var iab les I n v o lv ed   in   T h is   R esear ch   V a r i a b l e s   D e scri p t i o n   B EI   k W h / m2 / y e a r *   b u i l d i n g   e n e r g y   i n d e x   k W h / m 2 / y e a r   C O 2   S A V E   e mi ssi o n e s o f   C O 2   p e r   k W h   o f   e n e r g y   p r o d u c e d   EN ER G Y   S A V ED   ( M W - h r )   e l e c t r i c i t y   sav e d   M e g a w a t t   h o u r s ( M W h ) / H o u r s (h )   M O N EY   S A V E   mo n e y   sav e d   i n   r i n g g i t   mal a y si a   ( R M )           T h is   r esear ch   i s   ex p ec ted   to   g i v e  a  s i g n i f ican t  co n tr ib u ti o n   an d   d e m o n s tr atio n   i n   t h e   ef f o r t  o f   co u n ter i n g   t h e  c u r r en t   g lo b al  w ar m i n g   is s u e   p ar allel  to   1 1 th   Ma la y s ia  P lan - R MK 1 1   o b j ec tiv it y .   R MK 1 1   o r   also   k n o w n   a s   1 1 th   Ma la y s ia n   P lan   is   t h e  f i n al  f i v e  y ea r s   p lan   in   e x c u r s io n   to w ar d s   ac h ie v i n g   Vis io n   2 0 5 0 .   I n   th e  n ea r   f u t u r e,   th is   r esear ch   c an   b e  f u r t h er   i m p r o v ed   b y   ad a p tin g   t h e  tec h n iq u es  [ 2 7 - 3 0 ] ,   an d   th e  s a m p le  s ize   s h o u ld   b e  in cr ea s ed .   T h e  r elat ed   p r ev io u s   w o r k s   ca n   b e  r ef er r ed   in   [ 3 1 - 3 5 ] .         -300 000 00 -250 000 00 -200 000 00 -150 000 00 -100 000 00 -500 000 0 0 5000000 1 13 25 37 49 61 73 85 97 109 121 133 145 157 169 181 193 205 217 229 BE I  kW h /m2/ye ar CO 2 S A V E E N E R G Y  S A V E D (MW -h r) MO N E Y  S A V E   . * 8 535 . 8 * 154 . 15 785 . 3030 D E N E R G Y S A V E M O N E Y S A V E E B E I k W h m Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       K iller   w h a le - b a ck p r o p a g a tio n   ( K W - B P )   a lg o r ith m  fo r …  ( S a a d i B in   A h ma d   K a ma r u d d in )   275   T ab le  2 .   Desc r ip tiv e  Statis tic s     M e a n   S t d .   D e v i a t i o n   N   EN ER G Y S A V ED 2 0 1 7 M W h r   - 3 8 5 5 . 9 6 7 7   2 0 1 4 6 . 8 6 2 1 7   2 3 8   B EI k W h m2 y e a r   4 5 4 . 4 5 5 9   1 3 2 9 . 4 7 0 7 4   2 3 8   C O 2 S A V E   - 3 0 8 4 7 . 7 4 6 4   1 6 1 1 7 4 . 8 9 9 9 1   2 3 8   M O N EY S A V E   - 1 4 1 5 7 9 4 . 8 5 8 7   7 3 5 1 2 9 6 . 6 3 3 8 1   2 3 8       T ab le  3 .   C o ef f icie n ts   ( Step w i s e  Me th o d )   M o d e l   U n st a n d a r d i z e d   C o e f f i c i e n t s   S t a n d a r d i z e d   C o e f f i c i e n t s   t   S i g .   B   S t d .   Er r o r   B e t a   1   ( C o n st a n t )   3 0 3 0 . 7 8 5   . 2 9 4     1 0 3 1 4 . 5 5 5   . 0 0 0   B EI k W h m2 y e a r   - 1 5 . 1 5 4   . 0 0 1   - 1 . 0 0 0   - 1 0 2 6 9 . 7 2 5   . 0 0 0   M O N EY S A V E   8 . 5 3 5 E - 8   . 0 0 0   . 0 0 0   . 3 2 0   . 7 4 9       T ab le  4 .   R MSE s   o f   B P NN - NAR  an d   B P NN - N AR M A   b y   d if f er en t a l g o r ith m s   o n   B u ild in g   E n er g y   I n d e x   ( B E I )   d ata   I n p u t   L a g s   Er r o r   L a g s   H i d d e n   N o d e s   B P N N   KW - B P N N   FFA - B P N N   PSO - B P N N   B P N N - N A R   B P N N - N A R M A   B P N N - N A R   B P N N - N A R M A   B P N N - N A R   B P N N - N A R M A   B P N N - N A R   B P N N - N A R M A   R e f e r e n c e s   [ 2 3 ]   [ 2 4 ]   [ 2 5 ]   [ 2 6 ]   5   5   5   0 . 0 0 0 9 7 5   0 . 0 0 1 0 4   0 . 0 0 1 0 4   0 . 0 0 1 4 5   0 . 0 0 1 1 2   0 . 0 0 1 5 4   0 . 0 0 1 1 2   0 . 0 0 1 5 4   10   10   10   0 . 0 0 0 8 7 7   0 . 0 0 1 0 8   0 . 0 0 1 0 5   0 . 0 0 1 4 6   0 . 0 0 1 0 2   0 . 0 0 1 3 3   0 . 0 0 1 0 2   0 . 0 0 1 3 3   15   15   15   0 . 0 0 0 8 5 7   0 . 0 0 1 0 4   0 . 0 0 1 0 5   0 . 0 0 1 4 7   0 . 0 0 0 9 6   0 . 0 0 1 2   0 . 0 0 0 9 6   0 . 0 0 1 2   20   20   20   0 . 0 0 1 0 0 8   0 . 0 0 1 3 8   0 . 0 0 1 1   0 . 0 0 1 5 4   0 . 0 0 0 8 1   0 . 0 0 0 8 9   0 . 0 0 0 8 1   0 . 0 0 0 8 9   25   25   25   0 . 0 0 1 0 1 1   0 . 0 0 1 3 8   0 . 0 0 1 0 6   0 . 0 0 1 4 5   0 . 0 0 0 9 8   0 . 0 0 1 2 4   0 . 0 0 0 9 8   0 . 0 0 1 2 4   30   30   30   0 . 0 0 1 0 1 4   0 . 0 0 1 3 9   0 . 0 0 0 7 8   0 . 0 0 0 8 5   0 . 0 0 1 1   0 . 0 0 1 5 2   0 . 0 0 1 1   0 . 0 0 1 5 2   35   35   35   0 . 0 0 1 0 1 7   0 . 0 0 1 4   0 . 0 0 0 9 8   0 . 0 0 1 2 7   0 . 0 0 1 1 3   0 . 0 0 1 5 9   0 . 0 0 1 1 3   0 . 0 0 1 5 9   40   40   40   0 . 0 0 1 0 2   0 . 0 0 1 4 1   0 . 0 0 1 0 6   0 . 0 0 1 4 6   0 . 0 0 1 1 3   0 . 0 0 1 5 9   0 . 0 0 1 1 3   0 . 0 0 1 5 9         ( a)     ( b )     Fig u r e  4 .   ( a)   P er f o r m a n ce   C o m p ar i s o n s   o f   N AR   Mo d el  in   T h is   R esear ch ,   a n d   ( b )   P e r f o r m an ce   C o m p ar is o n s   o f   N A R M A   Mo d el  i n   T h is   R e s ea r ch       5.   CO NCLU SI O NS   T h is   p ap er   h as  p r esen ted   th e  p er f o r m a n ce s   o f   m u ltip le  ev o lu tio n ar y   p r o g r a m m i n g   tech n iq u e s   on  en er g y - e f f icie n t  d ata  o f   Help   Un i v er s it y ,   S u b an g   2   ca m p u s .   T h r o u g h   t h e  i m p le m e n tatio n   o n   th e  B E I   d ataset;   it  ca n   b e  h ig h li g h ted   th at  t h e   p r o p o s ed   KW - B P NN  is   a  f lex ib le  an d   r o b u s t  al g o r ith m   t o   s o lv e  th e  o p ti m al   p o w er   s c h ed u li n g   p r o ce s s   in   t h e  atte m p t  to   co n tr o l t h e  lo s s   i n   p o w er   s y s te m .   W it h   o n l y   m i n o r   m o d i f icatio n   i n   th e  B P   alg o r it h m ,   b etter   r esu lts   h av e   b ee n   ac h ie v ed   w h ich   in   tu r n   ca n   b e  tr an s lated   i n t o   v alu e - f o r - m o n e y   attr ib u tes.  T h e  d ev elo p ed   o p ti m ized   N AR   an d   N AR M A   m o d els  s h o u ld   b e  test ed   o n   s i m u latio n   d atase ts   i n   0 0.0005 0.001 0.0015 ( 5, 5,5) ( 10, 10,10) ( 15, 15,15) ( 20, 20,20) ( 25, 25,25) ( 30, 30,30) ( 35, 35,35) ( 40, 40,40) N A R BP N N KW -B PN N F F A -B PN N PSO-B P N N 0 0.0005 0.001 0.0015 0.002 ( 5, 5,5) ( 10, 10,10) ( 15, 15,15) ( 20, 20,20) ( 25, 25,25) ( 30, 30,30) ( 35, 35,35) ( 40, 40,40) N A R M A BP N N KW -B PN N F F A -B PN N PSO-B P N N Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI   Vo l.  8 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 1 9 :   2 7 0   –   2 7 7   276   o r d er   to   o b s er v e  th eir   d i v er s i f ied   ca p ab ilit ies.   I t  i s   a  g o o d   n o te  to   m e n tio n   th a t  t h e  d e v e lo p ed   o p tim izatio n   alg o r ith m   is   e f f icien t  o n   n eu r al  n et w o r k   ti m e  s er ie s   m o d els.  On   to p   o f   th at,   ap p licatio n   o f   th e  p r o p o s ed   r o b u s tif ied   al g o r ith m   o n   b ig   d atasets   s h o u ld   b e  n ex t e n d ea v o u r s .       ACK NO WL E D G M E NT   W e  w o u ld   lik e   to   d ed icate   o u r   g r ate f u ln e s s   to   Help   U n iv er s it y   f o r   s u p p o r tin g   th i s   r ese ar ch   u n d er   I R GS  S tater   Gr an t  No .   1 9 - 04 - 0 0 5 .   No t  to   b e  f o r g o tten   e n d less   g r atit u d e  to   th e  Ma in te n a n ce   Dep ar t m e n t  o f   Help   Un i v er s it y ,   Su b a n g   2   ca m p u s   f o r   th e  d ata  s h ar in g .       RE F E R E NC E S   [1 ]   W .   W .   Ke ll o g g ,   Cli ma te  c h a n g e   a n d   so c iety :  c o n se q u e n c e s  o f  i n c re a sin g   a tmo sp h e ric   c a rb o n   d io x id e ,   Ro u tl e d g e ,   2 0 1 9 .   [2 ]   P .   Bre e z e ,   Po we r g e n e ra t io n   tec h n o l o g ies ,   Ne w n e s,  2 0 1 9 .   [3 ]   G .   T re n c h e r  &   J.  V a n   d e r  He ij d e n ,   “ In str u m e n t  in tera c ti o n s  a n d   re latio n s h ip s  i n   p o li c y   m i x e s:  A c h iev in g   c o m p le m e n tarit y   in   b u il d i n g   e n e rg y   e ff icie n c y   p o li c ies   in   Ne w   Yo rk ,   S y d n e y   a n d   T o k y o , ”   En e r g y   Res e a rc h   &   S o c ia l  S c ien c e ,   5 4 ,   2 0 1 9 ,   p p .   3 4 - 4 5 .   [4 ]   U.  H.  Ob a id e ll a h ,   M .   Da n a e e ,   M .   A .   A .   M a m u n ,   M .   Ha sa n u z z a m a n   &   N.  A .   R a h im ,   “ A n   a p p li c a ti o n   o f   T P B   c o n stru c ts  o n   e n e rg y - sa v in g   b e h a v io u ra l  in ten ti o n   a m o n g   u n iv e rsity   o ff ic e   b u il d in g   o c c u p a n ts:  a   p il o t  stu d y   in   M a la y sia n   tro p ica l  c li m a te,”   J o u rn a l  o f  H o u si n g   a n d   t h e   Bu il t  E n v i ro n me n t ,   3 4 (2 ),   2 0 1 9 ,   p p .   5 3 3 - 5 6 9 .   [5 ]   T .   S u sc a ,   “ G r e e n   ro o f s  to   r e d u c e   b u il d in g   e n e rg y   u se ?   A  re v ie w   o n   k e y   stru c tu ra l  f a c to rs  o f   g r e e n   ro o f s  a n d   th e i r   e ffe c ts o n   u r b a n   c li m a te,”   Bu il d i n g   a n d   En v iro n me n t ,   1 0 6 2 7 3 ,   2 0 1 9 .   [6 ]   S a ra v a n a n   (Ed . ),   “ M a lay sia - P T M   ZE O Bu il d i n g , ”   Ro o f  a n d   Fa ç a d e   Asia ,   5 ,   4 6 ,   2 0 0 8 .   [7 ]   T .   K.  Ru d e l,   S h o c k s,  S t a tes ,   a n d   S u sta in a b il it y :  T h e   Or ig i n s  o f  Ra d ica l  E n v iro n me n t a l  Refo rm s .   Ox f o rd   Un iv e rsit y   P re ss ,   2 0 1 9 .   [8 ]   Á .   Ha ll d ó rss o n ,   C. S u n d g re n   &   J.  W e h n e r,   2 5   S u st a in a b le  su p p ly  c h a i n s  a n d   e n e rg y :  wh e re   ‘p la n e t’me e ts   ‘p ro fi t’ ,   Ha n d b o o k   o n   t h e   S u sta i n a b le S u p p ly   Ch a in ,   4 4 4 ,   2 0 1 9 .   [9 ]   V .   Y.   T a m   &   K.  N.  L e ,   S u sta in a b le  C o n stru c ti o n   T e c h n o lo g ies :   L if e - c y c le  Asse ss m e n t ,   Bu tt e rw o rth - He in e m a n n   2 0 1 9 .   [1 0 ]   P .   Jia n g ,   A n a l y sis  o f   n a ti o n a l  a n d   lo c a l  e n e rg y - e ff icie n c y   d e sig n   sta n d a rd s  i n   th e   p u b li c   b u il d in g   se c to r  i n   Ch in a , ”   E n e rg y   f o r  S u s tain a b le D e v e lo p m e n t,   1 5 (4 ),   2 0 1 1 ,   p p .   4 4 3 - 4 5 0 .   [1 1 ]   C.   J.  Kib e rt,   S u sta i n a b le co n stru c ti o n :   g re e n   b u il d i n g   d e sig n   a n d   d e li v e ry ,   Jo h n   W il e y   &   S o n s,  2 0 1 6 .     [1 2 ]   J.  S .   Kh a n ,   R.   Zak a ria,  S .   M .   S h a m su d in ,   N.  I .   A .   A b id in ,   S .   R.   S a h a m ir,   D.  N.  A b b a s  &   E.   Am in u d in ,   “ Ev o l u ti o n   to   Em e rg e n c e   o f   G re e n   Bu il d i n g s: A   Re v ie w , ”   Ad min istra t ive   S c ien c e s ,   9 (1 ) ,   6 ,   2 0 1 9 .   [1 3 ]   S .   C.   Ch u a   &   T .   H.   Oh ,   “ G r e e n   p ro g re ss   a n d   p ro sp e c t  in   M a la y sia , ”   Ren e wa b le  a n d   S u st a in a b le  En e rg y   Rev iews ,   1 5 (6 ) ,   2 0 1 1 ,   p p .   2 8 5 0 - 2 8 6 1 .   [1 4 ]   H.  L e o n g ,   “ Risin g   c o st  o f   e lec t ricit y   g e n e ra ti o n - Bu si n e ss   Ne w s  |   T h e   S tar  On li n e , ”   re tri e v e d   f ro m   h tt p s:/ /www . th e sta r. c o m . m y /b u sin e ss /b u sin e ss - n e w s/2 0 1 7 /0 4 / 0 1 /ri sin g - c o st - of - e lec tri c it y - g e n e ra ti o n / ,   2 0 1 9 .   [1 5 ]   I.   W .   W o o d s,  K.   H.  Ro b e rts  &   R.   K.  Ra c in e ,   “ Ne u ra l  Ne u ra l  Ne tw o rk , ”   M a jo r  Qu a li f y in g   P ro jec ts,  2 0 1 9 .   [1 6 ]   R.   M ii k k u lain e n ,   J.  L ian g ,   E.   M e y e rso n ,   A .   Ra w a l,   D.  F in k ,   O.  F ra n c o n , . . .   &   B.   Ho d jat,   “   Ev o lv in g   d e e p   n e u ra l   n e tw o rk s,”   Arti fi c ia l  In tell ig e n c e   in   t h e   Ag e   o f  Ne u r a l  Ne two rk s a n d   Bra i n   C o mp u ti n g ,   2 0 1 9 ,   p p .   2 9 3 - 3 1 2 .     [1 7 ]   D.  S p ieg e lh a lt e r.   T h e   Art  o f  S ta t isti c s: L e a rn i n g   fr o m Da t a ,   P e n g u i n   UK ,   2 0 1 9 .   [1 8 ]   T .   L u n a ,   J.  Ri b a u ,   D.   F ig u e ired o   &   R.   A lv e s,  “ I m p ro v in g   e n e rg y   e ff icie n c y   in   w a ter   su p p ly   s y ste m s  w it h   p u m p   sc h e d u li n g   o p t im iza ti o n , ”   J o u rn a l  o f  c lea n e r p ro d u c ti o n ,   2 1 3 ,   2 0 1 9 ,   p p .   3 4 2 - 3 5 6 .   [1 9 ]   Y.  L i,   N.  Z h u   &   B.   Qin ,   “ W h a t  Aff e c ts  th e   P r o g re ss   a n d   T ra n sf o rm a ti o n   o f   Ne w   Re sid e n ti a l  Bu il d in g   En e rg y   Eff icie n c y   P ro m o ti o n   in   C h in a :   S tak e h o ld e rs’   P e rc e p ti o n s.”   En e r g i e s ,   1 2 ( 6 ),   2 0 1 9 ,   p p .   1 0 2 7 .   [2 0 ]   S .   N.  Ka d ir,   N.  M .   Tah ir,   I.   M .   Ya ss in   &   A .   Zab id i,   “ M a la y sia n   to u rism   in tere st  f o re c a stin g   u sin g   n o n li n e a r  a u to - re g re ss i v e   m o v in g   a v e ra g e   (N ARMA )  m o d e l, ”   2 0 1 4   IEE E  S y mp o siu m  o n   W ire les s  T e c h n o l o g y   a n d   A p p l ica ti o n s   ( IS W T A) ,   2 0 1 4 ,   p p .   1 9 3 - 1 9 8 ).     [2 1 ]   I.   M .   Ya ss in ,   A .   Zab id i,   M .   K.  M .   S a ll e h   &   N.  A .   Kh a li d ,   “ M a la y s ian   to u rism   in tere st  f o re c a stin g   u sin g   No n li n e a r   A u to - Re g re ss i v e   (N AR)  m o d e l, ”   2 0 1 3   IEE E  3 rd   I n ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   S y ste m E n g i n e e rin g   a n d   T e c h n o l o g y ,  2 0 1 3 ,   p p .   3 2 - 3 6 ).     [2 2 ]   A .   Ru sie c k i,   “ Ro b u st  lea rn i n g   a lg o rit h m   b a se d   o n   it e ra ti v e   lea st  m e d ian   o f   sq u a re s,”   Ne u ra l  p ro c e ss in g   letter s ,   3 6 ( 2 ),   2 0 1 2 ,   p p .   1 4 5 - 1 6 0 .   [2 3 ]   N.  A .   M .   G h a n i,   S .   B.   A .   Ka m a ru d d i n ,   N.   M .   Ra m li   &   A .   S e l a m a t ,   “   A u th e n ti c a ti n g   A NN - N A R  a n d   AN N - NA RM A   m o d e ls  u ti li z in g   b o o tstrap   tec h n i q u e s,”   Asia n   Co n fer e n c e   o n   In telli g e n t  In f o rm a ti o n   a n d   D a ta b a s e   S y ste ms ,   2 0 1 7 ,   p p .   7 6 1 - 7 7 1 .   [2 4 ]   T .   R.   Biy a n to ,   S .   Ira w a n ,   H.  Y.  F e b rian to ,   N.  A f d a n n y ,   A .   H.  Ra h m a n ,   K.  S .   G u n a w a n , . . .   &   T .   N.  Be th ian a ,   “ Kill e r   w h a le  a lg o rit h m :  a n   a lg o rit h m   in sp ired   b y   th e   li f e   o f   k il ler  w h a le,”   Pro c e d ia   c o mp u ter   sc ien c e ,   1 2 4 ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 5 1 - 1 5 7 .   [2 5 ]   N.  A .   M .   G h a n i,   S .   B.   A .   K a m a r u d d in ,   N.  M .   Ra m li ,   I.   M u sirin   &   H.  Ha sh i m ,   " M o d if ied   BP NN   v ia  Itera ted   L e a st  M e d ia n   S q u a re s,  P a rti c le  S w a rm   Op ti m iza ti o n   a n d   F iref ly   A l g o rit h m , ”   In d o n e sia n   J o u rn a l   o f   El e c trica l   En g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e ,   8 (3 ),   2 0 1 7 ,   p p .   7 7 9 - 7 8 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       K iller   w h a le - b a ck p r o p a g a tio n   ( K W - B P )   a lg o r ith m  fo r …  ( S a a d i B in   A h ma d   K a ma r u d d in )   277   [2 6 ]   S .   B.   A .   Ka m a ru d d in ,   S .   M .   T o lo s,  P .   C .   He e ,   N.   A .   M .   G h a n i,   N.  M .   Ra m li ,   N.  B.   M .   Na sir, . . .   &   M .   S .   Hu q ,   “ T h e   q u a d rice p s  m u sc le  o f   k n e e   jo in t  m o d e ll in g   Us in g   H y b rid   P a rti c l e   S w a r m   Op ti m iz a ti o n - Ne u ra l  Ne tw o rk   (P S O - NN ), ”   J o u rn a l  o f   Ph y sic s: Co n fer e n c e   S e rie s ,   V o l.   8 1 9 ,   No .   1 ,   2 0 1 7 ,   p .   0 1 2 0 2 9 .   [2 7 ]   E.   A .   L i m   e t  a l. ,   “ A n   I m p ro v e d   Ra d ial  Ba sis  F u n c ti o n   Ne tw o rk s  Ba se d   o n   Qu a n tu m   Ev o lu ti o n a ry   A l g o rit h m   f o r   T ra in in g   No n li n e a r  Da tas e ts” ,   I AES   In ter n a ti o n a l  Jo u rn a l  o f   A rti f i c ial  In telli g e n c e   (IJ - A I),   V o l  8 ,   N o   2 ,   2 0 1 9 .   [2 8 ]   S .   K.   Da s  e t  a l. ,   “ De v e lo p m e n t  o f   P a th   P lan n in g   A lg o rit h m   o f   Ce n ti p e d e   In s p ired   W h e e led   R o b o t   in   P re se n c e   o f   S tatic  a n d   M o v i n g   Ob sta c les   Us in g   M o d if ied   Crit ica l - S n a k e   B u g   A lg o rit h m ” ,   I A ES   In tern a ti o n a l  Jo u rn a l  o f   A rti f icia l  In telli g e n c e   (IJ - A I),   V o l  8 ,   N o   2 ,   2 0 1 9 .   [2 9 ]   X .   Hu a n g ,   X.  Zen g ,   R.   Ha n   a n d   X .   W a n g ,   “ A n   e n h a n c e d   h y b rid ize d   a rti f icia l   b e e   c o lo n y   a lg o rit h m   f o r   o p ti m iza ti o n   p ro b lem s,”   IAE S   In t e rn a ti o n a l   J o u r n a l   o f   Arti fi c i a l  In telli g e n c e   ( IJ - AI) ,   Vo l.   8 ,   N o .   1 ,   2 0 1 9 ,   p p . 8 7 - 94.   [3 0 ]   K.  L e n in ,   “ S h ri n k a g e   o f   re a l  p o w e r  lo ss   b y   e n rich e d   b ra in   st o r m   o p ti m iz a ti o n   a lg o rit h m ” ,   IA E S   In tern a ti o n a l   Jo u rn a l  o f   A rti f icia l  In telli g e n c e   (IJ - A I),   V o l.   8 ,   N o .   1 ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 - 6.   [3 1 ]   S .   B.   A .   Ka m a ru d d in ,   N.   A .   M .   G h a n i  &   N.  M .   Ra m li ,   “ T h e   Im p ro v e d   B P NN - NA R  a n d   B P NN - N A RM A   M o d e ls   o n   M a lay sia n   Ag g re g a te Co st I n d ice s  w it h   Ou tl y in g   Da ta,”   J u rn a l  T e k n o lo g i ,   7 8 ,   2 0 1 6 ,   p p .   1 2 - 3.   [3 2 ]   S .   B.   A .   Ka m a ru d d in ,   N.   A .   M .   G h a n i  &   N.  M .   Ra m li ,   “ T h e   e n h a n c e d   BP NN - NA R  a n d   BP NN - N A RM A  m o d e ls  f o r  M a l a y sia n   a g g re g a te  c o st  in d ice s  w it h   o u tl y in g   d a ta,”   2 0 1 5   I EE E  Co n fer e n c e   o n   e - L e a rn in g ,   e - M a n a g e me n t   a n d   e - S e rv ice s ( IC3 e ) ,   2 0 1 5 ,   p p .   4 3 - 48.   [3 3 ]   S .   B.   A .   K a m a ru d d in ,   N.  A .   M .   G h a n i  &   N.  M .   Ra m li ,   “ Co n s o li d a ted   Ba c k p ro p a g a ti o n   Ne u ra l  Ne t w o rk   f o r   M a la y sia n   Co n str u c ti o n   Co sts   In d ice s  Da ta  w it h   Ou tl iers   P ro b lem , ”   Per ta n ika   J o u r n a l   o f  S c ien c e   &   T e c h n o l o g y ,   2 6 (1 ),   2 0 1 8 .   [3 4 ]   N.  A .   M .   G h a n i,   S .   B.   A .   Ka m a ru d d i n ,   N.  M .   Ra m li ,   N.  B.   M .   Na sir,   B.   S .   B.   K.  Ka d e r  &   M .   S .   Hu q ,   “ T h e   q u a d rice p s  m u sc le  o f  k n e e   jo in t  m o d e ll in g   u sin g   n e u ra l  n e tw o rk   a p p ro a c h :  P a rt  1 , ”   2 0 1 6   IEE E  C o n fer e n c e   o n   e - L e a rn in g ,   e - M a n a g e me n t  a n d   e - S e rv ice s  ( IC3 e ) ,   2 0 1 6 ,   p p .   5 2 - 5 7 .   [ 3 5 ]   N.  A .   M .   G h a n i,   S .   B.   A .   Ka m a ru d d i n ,   N.  M .   Ra m li ,   N.  B.   M .   Na sir,   B.   S .   B.   K.  Ka d e r  &   M .   S .   Hu q ,   “ T h e   q u a d rice p s  m u sc le  o f  k n e e   jo in t   m o d e ll in g   u sin g   n e u ra l  n e tw o r k   a p p ro a c h :  P a rt  2 , ”   2 0 1 6   IEE E   Co n fer e n c e   o n   Op e n   S y ste ms   ( ICOS ) ,   2 0 1 6 ,   p p .   5 3 - 58.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.