Pemodelan rangkaian Neural Suap Balik bagi meramal harga rumah - Ghazali, Rozaida (2003)
Peramalan merupakan satu bidang kajian yang seringkali dikaitkan dengan penggunaan teknik Rangkaian Neural. Kajian ini menguji keberkesanan model peramalan Rangkaian Neural Suap Balik, iaitu salah satu teknik Rangkaian Neural. Di dalam peramalan, model Perceptron Multi Aras lebih kerap digunakan berbanding Rangkaian Neural Suap Balik. Sehubungan itu, penulis menfokus kepada Rangkaian Neural Suap Balik di dalam meramal harga rumah teres di Kuala Lumpur. Untuk itu, Rangkaian Elman digunakan sebagai model Rangkaian Neural Suap Balik bersama Algoritma Pembelajaran Rambatan Balik. Lapan faktor yang mempengaruhi harga rumah digunakan sebagai parameter input. Perbandingan dilakukan dan hasil kajian membuktikan Rangkaian Elman menghasilkan keputusan yang lebih baik dengan ralat 0.012744 berbanding Model Perceptron Multi Aras, dengan ralat 0.014969