Please use this identifier to cite or link to this item: http://digital.csmsu.net:8080/library/handle/123456789/144
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorกวีพจน์ บรรลือวงศ์-
dc.contributor.authorนายเวชกร ไกยราช-
dc.contributor.authorนายภัทรพงศ์ บัณฑิตา-
dc.date.accessioned2021-10-31T11:34:42Z-
dc.date.available2021-10-31T11:34:42Z-
dc.date.issued2564-
dc.identifier.urihttp://digital.csmsu.net:8080/library/handle/123456789/144-
dc.description.abstractการพยากรณ์ค่าความเข้มข้นเฉลี่ยรายวันของฝุ่นละอองขนาดเล็ก(PM2.5) โดยใช้ข้อมูลอนุกรมเวลาเป็นตัวดำเนินการสร้างตัวแบบพยากรณ์ด้วยเทคนิคเครือข่ายประสาทเทียม LSTM และใช้ข้อมูลสภาพอากาศของมณฑลปักกิ่ง ประเทศจีน ข้อมูลทั้งหมดได้มาจาก Beijing PM2.5 Data Data Set ในเว็บ UCI (UCI Machine Learning Repository: Beijing PM2.5 Data Data Set) โดยทำการเปลี่ยนข้อมูลรายชั่วโมง เป็นเฉลี่ยรายวัน จากนั้นจะทำการแปลงขนาดข้อมูลให้อยู่ใน -1 ถึง 1 และจะทำการแบ่งชุดข้อมูลเรียนรู้และทดสอบในอัตราส่วน 70:30 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลทั้งหมด จากนั้นจะนำมาพยากรณ์ด้วยโครงข่ายประสาทเทียม LSTM ล่วงหน้าเป็นเวลา 7 วัน จากนั้นทำการวัดประสิทธิภาพของโมเดลด้วย Absolute Percentage Error (APE) และค่าที่ได้จากการวัดประสิทธิภาพจะบ่งบอกประสิทธิภาพของโมเดลว่าสามารถพยากรณ์ได้แม่นยำเพียงใดen_US
dc.publisherภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์en_US
dc.titleการพยากรณ์ปริมาณฝุ่นละอองขนาดเล็กในอากาศ(PM2.5) ด้วยเครือข่ายประสาทเทียมen_US
dc.title.alternativeApplication Forecasting PM2.5 by Artificial Neural Networken_US
Appears in Collections:โครงงานวิทยาการคอมพิวเตอร์



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.