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Levenberg-Marquardt flood prediction for Sungai Isap residence

机译：双溪伊萨普住宅的Levenberg-Marquardt洪水预报

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The flood can cause wide destroy to property and life because of the supreme corrosive force and can be highly damaging. In order to decrease the damages cause by the flood, an Artificial Neural Network (ANN) model has been established to predict flood in Sungai Isap, Kuantan, Pahang, Malaysia. This model is able to imitate same as the brain thinking process and avoid any influence to the predict judgment. This study proposed Levenberg-Marquardt (LM) back-propagation with two different ratios that is (80%: 10%: 10%) and (70%: 15%: 15%) for training sample, testing sample, and validation sample. The data collected in terms of temperature, precipitation, dew point, humidity, sea level pressure, visibility, wind and river level data were collected from January 2013 until May 2015. The results are shown on the basic of mean square error (MSE) and regression (R). The prediction by Levenberg-Marquardt with 80% training sample was shown better result compared with 70% training sample.
机译：由于最高的腐蚀力，洪水会严重损害财产和生命，并且可能造成严重破坏。为了减少洪水造成的破坏，已建立了人工神经网络（ANN）模型来预测马来西亚彭亨州关丹的Sungai Isap的洪水。该模型能够模仿大脑的思维过程，并避免对预测判断产生任何影响。这项研究提出了Levenberg-Marquardt（LM）反向传播，用于训练样本，测试样本和验证样本的两种不同比率为（80％：10％：10％）和（70％：15％：15％）。从2013年1月至2015年5月收集了有关温度，降水，露点，湿度，海平面压力，能见度，风和河水位的数据。结果以均方差（MSE）和回归（R）。与70％的训练样本相比，Levenberg-Marquardt用80％的训练样本进行的预测显示出更好的结果。

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