Prediction of Monthly Precipitation by Recurrent Neural Network

Rija Santaniaina RAKOTOARIMANANA, Tiana Razefania RAMAHEFY, Solofo Randrianja

Abstract


This article aims to make a “Monthly precipitation prediction by Recurrent Neural Network”. Faced with climate change and the harmful effects that it is currently causing, in particular the climate problem, this experience could help everyone to make decisions or measures for certain more developed studies or actions to be undertaken to deal with this situation. The method used for prediction is the Recurrent Neural Network, more precisely Long Short-Term Memory (LTSM) models. This method is suitable for processing temporal data. After the operation, we obtained the predictions during the model training and testing phase. The errors of the model during training and testing compared to the original data are also presented in this study.


Keywords


Artificial intelligence, artificial neural network, recurrent neural network, prediction, LSTM

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DOI: http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v42.1.5850

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