A study on the performance of back propogation and individual forecast technique in developing real time flood forecasting model for johor catchment area

Abstract

Meramalkan sesuatu perkara atau kejadian adalah penting. Ia dapat membantu kita untuk merancang atau membuat persediaan dalam menghadapi sebarang kemungkinan yang mungkin berlaku. Sebagai contoh, banjir kilat boleh berlaku disebabkan oleh berlakunya hujan yang sangat lebat. Oleh itu, ramalan hujan boleh membantu kita untuk membuat perancangan yang bekaitan dengan cuaca memandangkan banjir merupakan di antara bencana yang kerap berlaku dan menyebabkan kemusnahan alam yang boleh menyebabkan kehilangan sumber ekomoni. Kajian yang akan dijalankan ini merupakan analisa peramalan taburan hujan menggunakan pendekatan analisa statistik melalui kaedah Box Jenkins serta pendekatan Rangkaian Neural melalui kaedah Rambatan Kebelakang. Kedua-dua pendekatan ini akan di buat perbandingan bagi mendapatkan model peramalan yang terbaik serta boleh dipercayai. Model yang akan dibangunkan ini merupakan input bagi pangkalan data MHIS (Malaysian Hydrological Information System) dan dengan itu peramalan banjir terhadap masa nyata dapat dibangunkan.. Data bagi taburan hujan yang akan digunakan di dalam kajian ini diperolehi daripada Bahagian Hidrologi dan Sumber Air, Jabatan Pengairan dan Saliran negeri Johor. Proses pembangunan projek ini, akan dilakukan dengan menggunakan perisian MATLAB dan STATISTICA.