Modeling The Results Of A Perceptron And Neuro-Fuzzy Neural Network Simulation (ANFIS)

LALAOHARISOA Sahoby, VELO Jérôme, MANASINA Ruffin, RANDRIANANTENAINA Todihasina Roselin, RATIARISON Adolphe Andriamanga

Abstract


The objective of this work is to model simulation data of a dust devils in Comsol using neuro-fuzzy methods (ANFIS: Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems) and perceptron neural networks. Since the number of simulations performed was insufficient, we used the Spline function to increase the amount of data. The results show that neuro-fuzzy is more effective than perceptron neural networks. The obtained models are excellent, with a Nash -Sutcliffe criterion value above 90%.

Keywords


Modeling, Simulation Data, Perceptron Neural Networks, Neuro-Fuzzy, Spline.

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DOI: http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v38.1.5250

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