การคัดเลือกแบบแข่งขันของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมสำหรับพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

ปิยธิดา ต. ไชยสุวรรณ

DSpace Home
→
College of Research Methodology and Cognitive Science
→
วิทยานิพนธ์ (Theses)
→
View Item

dc.contributor.advisor	พูลพงศ์ สุขสว่าง
dc.contributor.advisor	จตุภัทร เมฆพายัพ
dc.contributor.author	ปิยธิดา ต. ไชยสุวรรณ
dc.contributor.other	มหาวิทยาลัยบูรพา. วิทยาลัยการวิจัยและวิทยาการปัญญา
dc.date.accessioned	2023-06-06T09:02:10Z
dc.date.available	2023-06-06T09:02:10Z
dc.date.issued	2563
dc.identifier.uri	https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/9144
dc.description	ดุษฎีนิพนธ์ (ปร.ด.)--มหาวิทยาลัยบูรพา, 2563
dc.description.abstract	การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาการคัดเลือกแบบแข่งขันของขั้นตอนวิธี ทางพันธุกรรม สำหรับพยากรณ์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม 2) เปรียบเทียบความแม่นยำของ ตัวแบบพยากรณ์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้การคัดเลือกแบบแข่งขันที่พัฒนาขึ้นกับที่ใช้ การคัดเลือกแบบเดิม จากข้อมูล 5 สถานการณ์ และ 3) พยากรณ์ปริมาณน้ำฝนในภาคกลางของประเทศไทยโดยใช้ตัวแบบพยากรณ์ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีการคัดเลือกแบบแข่งขัน ที่พัฒนาขึ้นของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม ข้อมูลที่ใช้เป็นข้อมูลทุติยภูมิจาก NCEP–NOAA ตั้งแต่ 1 มกราคม พ.ศ. 2503 ถึง 31 มกราคม พ.ศ. 2561 แบบรายฤดูกาล สร้างตัวแบบพยากรณ์โดยใช้โปรแกรม Matlab ผลการวิจัยปรากฏว่า 1) ได้หลักการคัดเลือกแบบแข่งขันของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม ที่พัฒนาขึ้น ประกอบด้วย 2 ขั้นตอน ได้แก่ ขั้นตอนการหาค่าความน่าจะเป็นที่แท้จริง (จากหลักการ Normalized Geometric Ranking ร่วมกับหลักการคัดเลือกแบบวงล้อรูเล็ต) และขั้นตอน การคัดเลือกแบบแข่งขัน 2) ได้ตัวแบบพยากรณ์ใหม่ 4 ตัวแบบ ที่มีความแม่นยำมากกว่าตัวแบบเดิมของ Asadi และตัวแบบเดิมของ Wang และ 3) ผลการพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนในภาคกลางของประเทศไทยตั้งแต่ปี พ.ศ. 2562-2566 แบบรายฤดูกาล มีค่าสัมประสิทธิ์ตัวกำหนดมากกว่า 0.7 แสดงว่าการพยากรณ์มีความแม่นยำสูง ดังนั้นตัวแบบนี้สามารถนำไปใช้พยากรณ์ปริมาณน้ำฝนใน ภาคกลางของประเทศไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพ
dc.language.iso	th
dc.publisher	วิทยาลัยการวิจัยและวิทยาการปัญญา มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.rights	มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.subject	มหาวิทยาลัยบูรพา -- สาขาวิชาการวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา
dc.subject	น้ำฝน -- การวัด
dc.subject	น้ำฝน
dc.subject	สารสนเทศดิจิทัลภาคตะวันออก
dc.title	การคัดเลือกแบบแข่งขันของขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมสำหรับพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม
dc.title.alternative	Tournment selection of genetic lgorithm for forecsting rinfll using rtificil neurl network
dc.type	วิทยานิพนธ์/ Thesis
dc.description.abstractalternative	-The purposes of this research were 1) to develop the tournament selection of genetic algorithm for forecasting with artificial neural network, 2) to compare the accuracy of forecasting between the artificial neural network models with the developed tournament selection of genetic algorithm and the artificial neural network with the original selection within simulated data 5 situations, and 3) to forecast rainfall in the Central Thailand by using forecasting model using developed tournament selection of genetic algorithm with artificial neural network. Secondary data from NCEP-NOAA for the period 1 January 1960 to 31 January 2018 were used, and a seasonal forecasting model was created using the Matlab computer program. It was found that 1) obtained tournament selection principle of genetic algorithm. The developed process consists of 2 steps, namely the process of determining the Real Probabilities (based on the normalized geometric ranking together with the roulette wheel selection) and the tournament selection process. 2) obtained 4 new forecasting models that are more accurate than original model of Asadi and original model of Wang, and 3) the rainfall forecast in the Central Thailand from the year 2019-2023 by season, it is found that the forecasting results has a coefficient of determination greater than 0.7 , indicating that the forecasting is highly accurate. Therefore, this model can be used to forecast rainfall in the Central Thailand effectively.
dc.degree.level	ปริญญาเอก
dc.degree.discipline	การวิจัยและสถิติทางวิทยาการปัญญา
dc.degree.name	ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต
dc.degree.grantor	มหาวิทยาลัยบูรพา