กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้:
https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/920ระเบียนเมทาดาทาแบบเต็ม
| ฟิลด์ DC | ค่า | ภาษา |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | กิดาการ สายธนู | |
| dc.contributor.author | จตุภัทร เมฆพายัพ | |
| dc.contributor.other | มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิทยาศาสตร์ | |
| dc.date.accessioned | 2019-03-25T08:54:51Z | |
| dc.date.available | 2019-03-25T08:54:51Z | |
| dc.date.issued | 2556 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.lib.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/920 | |
| dc.description.abstract | ในการประเมินค่าและการทำนายความเข้มข้นของโอโซนระดับพื้นดินว่ามีค่าเกินกว่าค่ามาตรฐานของคุณภาพอากาศในอากาศหรือไม่นั้น ทำได้โดยประยุกต์เทคนิคที่แตกต่างกัน 2 วิธี คือ ตัวแบบการวิเคราะห์ดิสคริมิแนนต์ซึ่งเป็นวิธีการแบบดั้งเดิม และตัวแบบข่ายงานระบบประสาทซึ่งเป็นวิธีการที่เป็นอีกทางเลือกหนึ่ง วึ่งตัวแบบทั้งสองนี้มีชุดข้อมูลที่ใช้ในการสร้างตัวแบบและชุดข้อมูลที่ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของตัวแบบเป็นข้อมูลความเข้มข้นสูงสุดรายวันของโอโซนระดับพื้นดินและตัวแปรอื่น ๆ ในบรรยากาศที่วัดค่าได้จากสถานีตรวจวัดคุณภาพอากาศในภาคตะวันออกของประเทศไทยในช่วง ค.ศ. 2006-2010 ส่วนการประเมินสมรรถนะของตัวแบบประเมินค่าได้ด้วยอัตราการจำแนกถูก ผลการเปรียบเทียบสมรรถนะแสดงให้เห็นว่าตัวแบบข่ายงานระบบประสาทเอาชนะตัวแบบการวิเคราะห์ดิสคริมิแนนต์ได้ทั้งชุดข้อมูลที่ใช้ในการสร้างตัวแบบและชุดข้อมูลที่ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของตัวแบบ นั่นคือค่าเฉลี่ยของอัตราการจำแนกถูกของตัวแบบข่ายงานระบบประสาทเป็น 87.22% สำหรับชุดข้อมูลที่ใช้ในการสร้างตัวแบบ และ 86.58% สำหรับชุดข้อมูลที่ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของตัวแบบ ขณะที่ค่าเฉลี่ยของอัตราการจำแนกถูกของตัวแบบการวิเคราะห์ดิสคริมิแนนต์ มีค่า 79.77% และ 78.98% สำหรับชุดข้อมูลที่ใช้ในการสร้างตัวแบบและชุดข้อมูลที่ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของตัวแบบตามลำดับ | th_TH |
| dc.description.sponsorship | ได้รับทุนอุดหนุนการวิจัยงบประมาณเงินรายได้ (เงินอุดหนุนจากรัฐบาล) ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2556 | en |
| dc.language.iso | th | th_TH |
| dc.publisher | คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา | th_TH |
| dc.subject | การวิเคราะห์ดิสคริมิแนนต์ | th_TH |
| dc.subject | ข่ายงานระบบประสาท | th_TH |
| dc.subject | สาขาวิทยาศาสตร์กายภาพและคณิตศาสตร์ | th_TH |
| dc.title | การประเมินค่าและการทำนายความเข้มข้นของโอโซนระดับพื้นดินในภาคตะวันออกของประเทศไทย | th_TH |
| dc.title.alternative | Assessment and prediction of ground level ozone concentration in the East of Thailand | en |
| dc.type | Research | |
| dc.year | 2556 | |
| dc.description.abstractalternative | To assess and predict whether the ground levelozone concentration exceedsan air quality standard in ambient, two different techniques have been applied. One is the traditional method, discriminant analysis model, and the other is an alternative scheme, neural network model. Daily group ozone maximum concentration and other diverse variables in the air,measured from the monitoring stations in the east of Thailand for the period 2006-2010, were used to train and validate these two predictive models. The performance of the models can be evaluated by a correct classification rate (CCR). The result of performance comparison indicates the neural network model is shown to overcome the classical discriminant analysis model for both the training and the validation data set. That is, the average CCR of the neural network model is 87.22% for the training data set and 86.58% for the validation data set while the average CCR of the discriminant analysis model provides 79.77% and 78.98% for the training and the validation data set, respectively. | en |
| ปรากฏในกลุ่มข้อมูล: | รายงานการวิจัย (Research Reports) | |
แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
ไม่มีแฟ้มใดที่สัมพันธ์กับรายการข้อมูลนี้
รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น