1. UKM Learning and Research Repository
2. PHD Thesis / Tesis PHD
3. Faculty of Engineering and Built Environment / Fakulti Kejuruteraan dan Alam Bina

Title:	Peramalan jumlah kandungan elektron menggunakan kaedah suapan ke hadapan rangkaian neural di Semenanjung Malaysia
Authors:	Rohaida Mat Akir (P65723)
Supervisor:	Mardina Abdullah, Prof. Ir. Dr.
Keywords:	Ionosphere Ionospheric electron density -- Measurement Electrons Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations
Issue Date:	29-May-2018
Description:	Jumlah Kandungan Elektron (Total Electron Content, TEC) adalah salah satu kuantiti fizikal yang diperolehi daripada data sistem penentududukan global (Global Positioning System, GPS), dan memberi petunjuk kepada kepelbagaian ionosfera. Variasi TEC memberi kesan yang besar ke atas komunikasi radio, sistem navigasi, pengukuran GPS dan cuaca di angkasa. Dalam usaha untuk memahami kesan-kesan ini, model ramalan perlu untuk dibangunkan. Beberapa model ionosfera telah dibangunkan sebelum ini untuk meramalkan kepelbagaian ionosfera di lokasi yang berbeza di dunia. Walau bagaimanapun, disebabkan oleh kekurangan data di kawasan Khatulistiwa, model tersebut tidak dapat memberi keputusan ramalan yang tepat mengenai kepelbagaian ionosfera di Malaysia. Oleh itu, kajian ini bertujuan untuk mengkaji kebarangkalian bagi pemodelan nilai TEC yang diperolehi daripada penerima sistem pemantauan sintilasi ionosfera GPS dan monitor TEC (GPS Ionospheric Scintillation and TEC Monitor, GISTM) menggunakan kaedah suapan ke hadapan rangkaian neural (Neural Network, NN). Ia juga bertujuan untuk mengkaji kaedah ramalan TEC untuk perambatan gelombang radio semasa musim ekuinoks dan solstis. Dua lokasi GISTM di Universiti Kebangsaan Malaysia 2 55 N, 101 46 E dan Observatori Negara Langkawi, Kedah 6 19 N, 99 5 E , dikenalpasti dan digunakan dalam pembangunan ruang masukan dan rekabentuk untuk pemodelan NN. Data GPS TEC dari tahun 2011 hingga 2015 telah dipilih untuk membangunkan model ramalan TEC di Semenanjung Malaysia iaitu ketika kitaran suria menaik pada kitar suria ke-24. Nilai TEC dan faktor-faktor yang mempengaruhi kepelbagaian sebagai pembolehubah bersandar dan tidak bersandar, keupayaan NN untuk pemodelan TEC dikenalpasti. Nilai TEC telah dimodelkan sebagai fungsi variasi bermusim (bilangan hari), variasi harian (jam) dan aktiviti Matahari (bilangan titik hitam pada permukaan Matahari). Data TEC telah diramalkan dalam variasi bermusim, harian dan jam. Analisis telah dibuat dengan membandingkan nilai TEC daripada ramalan rangkaian neural dengan TEC sebenar dan nilai TEC dari versi terkini model Rujukan Antarabangsa Ionosfera (International Reference Ionosphere, IRI). Nilai maksimum dalam variasi bermusim adalah pada musim Jun solstis iaitu 88% dan minimum pada musim September ekuinoks sebanyak 83%. Keputusan menunjukkan bahawa, model NN boleh meramalkan nilai TEC dengan ketepatan maksimum 86% berbanding dengan IRI-2012 model sebanyak 58% semasa keadaan ekuinoks dan solstis. Kesimpulannya, model NN lebih berpotensi dan berkesan untuk membuat ramalan TEC di rantau Malaysia berbanding dengan model IRI-2012. Hasil ramalan ini berguna kepada operator radio untuk mengetahui keadaan ionosfera terlebih dahulu, terutamanya semasa keadaan ionosfera terganggu. Hasil dari kajian ini menawarkan satu model baru untuk peramalan TEC di Semenanjung Malaysia.,Ph.D.
Pages:	131
Call Number:	GBQC881.2.I6R634 2018 3 tesis
Publisher:	UKM, Bangi
Appears in Collections:	Faculty of Engineering and Built Environment / Fakulti Kejuruteraan dan Alam Bina

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.