Abstract-Time Series data är stor i volym, högdimensionell och kontinuerlig uppdatering. Tidsserie dataanalys för prognos, är en av de viktigaste aspekterna av den praktiska användningen. Exakt nederbördsprognoser med hjälp av tidsseriedataanalys kommer att hjälpa till att utvärdera torka och översvämningssituationer i förväg. I detta papper, Artificial Neural Network (ANN) teknik har använts för att utveckla en månad och två månader framåt prognosmodeller för nederbörd förutsägelse med hjälp av månatliga nederbördsdata i norra Indien. I denna modell, Feed Forward Neural Network (FFNN) med hjälp av Back Propagation Algorithm och Levenberg-Marquardt utbildning funktion har använts. Prestanda för båda modellerna har bedömts baserat på regressionsanalys, medelvärde Square Error (MSE) och storlek relativ Error (MRE). Föreslagen ANN-modell visade optimistiska resultat för båda modellerna för prognostisering och fann en månad framåt prognosmodell prestera bättre än två månader framåt prognosmodell. Denna uppsats ger också några framtida riktningar för nederbördsförutsägelse och tidsserie dataanalys forskning.
I REF utvecklades en månad och två månaders prognosmodeller för nederbördsprognoser med hjälp av Artificial Neural Network (ANN).
Development and Analysis of Artificial Neural Network Models for Rainfall Prediction by Using Time-Series Data
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}