Please use this identifier to cite or link to this item: http://kmutnb-ir.kmutnb.ac.th/jspui/handle/123456789/191
Title: FORECASTING MODEL FOR SOLID WASTE VOLUMES IN THE DISTRICT OFFICE IN BANGKOK.
ตัวแบบการพยากรณ์ปริมาณมูลฝอยของสำนักเขตพื้นที่ในกรุงเทพมหานคร
Authors: SUPHATSRON CHUNHAKAM
สุภัสสร ชุนหคาม
SUVIMOL PHANYEAM
สุวิมล พันธ์แย้ม
King Mongkut's University of Technology North Bangkok
SUVIMOL PHANYEAM
สุวิมล พันธ์แย้ม
suvimol.p@sci.kmutnb.ac.th,suvimolp@kmutnb.ac.th
suvimol.p@sci.kmutnb.ac.th,suvimolp@kmutnb.ac.th
Keywords: ปริมาณมูลฝอยของสำนักงานเขตพื้นที่ในกรุงเทพมหานคร
ตัวแบบการพยากรณ์
The amount of solid waste in district offices in Bangkok.
Forecasting models.
Issue Date:  9
Publisher: King Mongkut's University of Technology North Bangkok
Abstract: The objective of this study is to identify and compare suitable forecasting models for predicting the amount of solid waste in Sai Mai District Office and Bang Kapi District Office. Additionally, the study aims to forecast the amount of solid waste in both districts. The data used in this study consists of two datasets: the amount of solid waste in Sai Mai District Office and the amount of solid waste in Bang Kapi District Office. Using secondary data on a monthly basis from January 2017 to December 2024, a total of 96 months, collected from the statistical records of the Environment Department in Bangkok. The study examines three individual forecasting methods: Exponential Smoothing Method Time Series Regression Method and Box-Jenkins Method Additionally, four combined forecasting techniques are analyzed: Simple Average Method or Equivalent Weighted (EW) Combined Forecasting Using Regression Analysis Inverse of Mean Square Error Method (IMSE) and Unequivalent Weighted Method (UNEW) The obtained forecasts are compared using different forecasting methods, with the selection criterion based on the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The method with the lowest MAPE is considered the most suitable model. The analysis results indicate that the combined forecasting using regression analysis is the most effective method, as it achieves the lowest MAPE.
วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้ เพื่อหาตัวแบบการพยากรณ์และเปรียบเทียบตัวแบบที่เหมาะสมใช้พยากรณ์ปริมาณมูลฝอยของสำนักงานเขตสายไหม และสำนักงานเขตบางกะปิ              และเพื่อพยากรณ์ปริมาณมูลฝอยของสำนักงานเขตสายไหมและปริมาณมูลฝอยของสำนักงานเขต บางกะปิ โดยข้อมูลที่ใช้ศึกษาในครั้งนี้จำนวน 2 ชุด ได้แก่ ปริมาณมูลฝอยของสำนักงานเขตสายไหม และปริมาณมูลฝอยของสำนักงานเขตบางกะปิ โดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิเป็นแบบรายเดือน ตั้งแต่เดือน มกราคม พ.ศ. 2560 ถึง เดือน ธันวาคม พ.ศ. 2567 รวมทั้งสิ้น 96 เดือน จากการเก็บข้อมูลสถิติของสำนักสิ่งแวดล้อม ในกรุงเทพมหานคร โดยทำการศึกษาวิธีการพยากรณ์เดี่ยว 3 วิธี คือ            วิธีการปรับให้เรียบแบบเลขชี้กำลัง วิธีการวิเคราะห์อนุกรมเวลาด้วยการถดถอย และวิธีบอกซ์          เจนกินส์ และเทคนิคการพยากรณ์ร่วม 4 วิธี คือ วิธีการให้น้ำหนักที่เท่ากัน วิธีการพยากรณ์ร่วมโดยใช้วิธีการวิเคราะห์การถดถอย วิธีความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยผกผัน และวิธีการให้น้ำหนักที่ไม่เท่ากัน และนำค่าพยากรณ์ที่ได้มาเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์  โดยพิจารณาจากค่าความคลาดเคลื่อนเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) ที่ต่ำที่สุดเป็นเกณฑ์การตัดสินเพื่อหาตัวแบบ                   ที่เหมาะสมที่สุด จากผลการวิเคราะห์ พบว่าวิธีการพยากรณ์ร่วมโดยใช้วิธีการวิเคราะห์การถดถอย เป็นพยากรณ์ที่ดีที่สุด มีค่าความคลาดเคลื่อนเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์เฉลี่ยต่ำสุด
URI: http://kmutnb-ir.kmutnb.ac.th/jspui/handle/123456789/191
Appears in Collections:FACULTY OF APPLIED SCIENCE

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
s6604051857119.pdf2.25 MBAdobe PDFView/Open


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