JARINGAN SYARAF TIRUAN MEMPREDIKSI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK KOTA BINJAI METODE BACKPROPAGATION
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pertumbuhan penduduk yang sangat pesat sehingga mempengaruhi perekonomian dan tingkat pengangguran disuatu daerah yang memiliki tingkat pertumbuhan penduduk tersebut. Sehingga dibutuhkanlah suatu sistem yang dapat memprediksi jumlah pertumbuhan penduduk yang bertujuan untuk mengetahui berapa jumlah penduduk kota setiap tahunnya dengan mengunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode Backpropagation. Data jumlah penduduk yang digunakan yaitu data tahun 2009-2018 yang berupa data setiap tahunnya. Dengan maksimum epoch antara 0-10000, learning rate 0.2 dan target error mulai dari 0.01. sampai dengan 56519.4 untuk mendapatkan hasil yang konvergen. Hasil prediksi laju pertumbuhan penduduk setelah melakukan proses pelatihan dan pengujian maka hasil prediksi laju pertumbuhan penduduk mengalami penurunan dengan rata-rata hasil prediksi 56516.9637 untuk mendapatkan hasil yang konvergen.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle