การเปรียบเทียบรูปแบบการพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนรายเดือนในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบรูปแบบการพยากรณ์ 5 วิธี ได้แก่ วิธีอัตราส่วนต่อแนวโน้ม (Ratio-to-Trend Method) วิธีปรับให้เรียบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบโฮลท์-วินเทอร์ (Holt-Winters Exponential Smoothing Method) วิธีตัวแปรหุ่นแบบถดถอย (Regression Dummy Variables Method) วิธีทีตา (Theta Method) และวิธีการพยากรณ์ร่วม (Combined Forecasting Method) เพื่อพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนสูงสุดรายเดือน (Maximum Monthly Rainfall; MMR) และปริมาณน้ำฝนสะสมรายเดือน (Accumulated Monthly Rainfal; AMR) ของ 3 จังหวัดในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ ได้แก่ จังหวัดสกลนคร จังหวัดนครพนม และจังหวัดมุกดาหาร ซึ่งเก็บรวบรวมข้อมูลโดยกรมอุตุนิยมวิทยา ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2527–2560 ทั้งนี้ผู้วิจัยได้ตรวจสอบความถูกต้องของรูปแบบการพยากรณ์ด้วยค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Mean Square Error; MSE) โดยค่า MSE ต่ำที่สุดจะบ่งบอกถึงรูปแบบการพยากรณ์ที่ดีที่สุด ทั้งนี้ผู้วิจัยวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม R จากการศึกษาพบว่า ข้อมูลปริมาณน้ำฝนที่นำมาศึกษาเป็นข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีแนวโน้มและฤดูกาล และรูปแบบการพยากรณ์ที่ดีที่สุดคือ วิธีการพยากรณ์ร่วม รองลงมาคือวิธีอัตราส่วนต่อแนวโน้ม วิธีทีตา แนวโน้ม วิธีปรับให้เรียบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบโฮลท์-วินเทอร์ และวิธีตัวแปรหุ่นแบบถดถอย ตามลำดับ
Article Details
บทความที่ลงตีพิมพ์เป็นข้อคิดเห็นของผู้เขียนเท่านั้น
ผู้เขียนจะต้องเป็นผู้รับผิดชอบต่อผลทางกฎหมายใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากบทความนั้น
References
[2] R. Nansaior, “Forecasting of rainfall for crop modelling plan in Northeast Thailand,” M.S. thesis, Department of Statistics, Faculty of Commerce and Accountancy, Chulalongkorn University, 1999 (in Thai).
[3] J. Kittinapakul, “Comparison of seasonal dataanalysis by Box-Jenkin and Holt-Winter exponential smoothing methods,” M.S. thesis, Graduate School, Chiang Mai University, 2000 (in Thai).
[4] W. Panichkitkosolkul,“Monthly rainfall amount forecasting of meteorological station and agrometeorological stations in Northeastern Thailand,”Thai Journal of Science and Technology, vol. 17, no. 2, pp. 1–12, 2009.
[5] P. Ruangchaisiwawet, “Forecasting monthly rainfall of Lampang province by statistical forecasting techniques,” M.S. thesis, Department of Statistics, Faculty of Science, Kasetsart University, 2011 (in Thai).
[6] W. Keerativibool, “Forecasting the rainfall in Muang, Nan province,” KMUTT Research and Development Journal, vol. 38, no.3, pp. 211–223, 1999.
[7] M. Manmin, Time Series and Forecasting. Bangkok: Four Printing, 2006 (inThai).
[8] S. Damsri and K. Maneewong, “A comparative study of forecasting models for the number of Malaria patients in Phanom district,” Journal of Thai Interdisciplinary, vol. 12, no. 3, pp. 1–6, 2017.