การวิเคราะห์แนวโน้มการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO2) ในภาคขนส่งโดยใช้อัลกอริทึมเหมืองข้อมูล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิเคราะห์แนวโน้มการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในภาคขนส่งเป็นประเด็นสำคัญที่ส่งผลต่อสิ่งแวดล้อมและสุขภาพมนุษย์ งานวิจัยนี้เน้นการประยุกต์ใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล ได้แก่ การแบ่งกลุ่มข้อมูล การวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้นและการสุ่มป่าไม้ เพื่อจัดกลุ่มและทำนายแนวโน้มการปล่อย CO2 โดยใช้ข้อมูลจากการใช้เชื้อเพลิงนํ้ามันในอดีตพร้อมประเมินประสิทธิภาพของแต่ละเทคนิคด้วยตัวชี้วัด เช่น ค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยเชิงสัมบูรณ์ ค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย และค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด จากผลการวิจัยพบว่า เทคนิคการสุ่มป่าไม้มีความแม่นยำสูงสุด โดยให้ค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดถึงร้อยละ 97.14 ในขณะที่เทคนิคถดถอยเชิงเส้นและการแบ่งกลุ่มข้อมูลมีค่าอยู่ที่ร้อยละ 86.58 และ 51.14 แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการสุ่มป่าไม้ในการพยากรณ์การปล่อยก๊าซในอนาคตเพื่อใช้ในการวางแผนลดก๊าซเรือนกระจก
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Aekrattanawat, S., Sangkhiew, N., Karot, T. and Jomtong, P. (2024). The Analysis of Carbon Dioxide Emissions from Driving Behavior Using Multiple Linear Regression: A Case Study of Sample Company. The Journal of Industrial Technology: Suan Sunandha Rajabhat University, 12(2), 87-95. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/fit-ssru/article/view/257827/173941 (in Thai)
Kanabkaew, T. (2024). Thailand and Overcoming the PM2.5 Crisis. Journal of Multidisciplinary Academic Research and Development (JMARD), 6(4), 1-9. https://he02.tci-thaijo.org/index.php/JMARD/article/view/272524/185467 (in Thai)
Karseewong, S. and Boonlha, K. (2024). Prediction of Carbon Dioxide Emission from Energy Consumption in Thailand with Sarima-Ann-Reg Model. Srinakharinwirot University Journal of Sciences and Technology, 16(32), 1-11, https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/swujournal/article/view/251667/171410 (in Thai)
Khruachalee, K., Kitkamhang, O. and Apinawin, W. (2024). An Assessment and Forecasting of Carbon Dioxide (CO2) Emissions from the Transportation Sector Using Regression Analysis and Artificial Neural Network Methods. Journal of Energy and Environment Technology, 11(2), 50-65. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/JEET/article/view/258090/173778 (in Thai)
Khatbanjong, S. and Mawan, V. (2021). Artificial Intelligence (AI) Technology and the Categorization of Fifth Grade Students’ Academic Achievements Using K-means Clustering Learning Algorithm. Journal of Education Studies, 49(2), EDUCU4902015. https://doi.org/10.14456/educu.2021.36
Lekdee, T., Santianotai, R. and Udompittayason, J. (2024). Efficiency Comparison of Lung Cancer Risk Prediction Models using Data-mining Techniques. Science and Technology to Community, 2(1), 22-35. https://li02.tci-thaijo.org/index.php/STC/article/view/705/449 (in Thai)
Maijaroensri, P. and Hirunrueng, T. (2024). A Study of Method for Solving Air Pollution from Particulate Matter and Impacts of Health: Case Study in Tapioca Starch Business and Cement Grinding and Mix Business. Regional Health Promotion Center 9 Journal, 18(3), 1074-1090. https://he02.tci-thaijo.org/index.php/RHPC9Journal/article/view/269434/184443 (in Thai)
Namcome, T. and Tansuchat, R. (2021). The Impact of Fine Particulate Matter (PM 2.5) Pollution on the Number of Foreign Tourists in Chiang Mai and Bangkok. Rajabhat Chiang Mai Research Journal, 22(3), 19-35. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/cmruresearch/article/view/247437/173176 (in Thai)
Ongrungrueng, D., Thaiwirach, S. and Prachuabsupakij, W. (2020). Forecasting Model for the Amount of Spare Parts Storage in the Warehouse Using Machine Learning Techniques: Case Study of a Cement Plant. PSRU Journal of Science and Technology, 5(1), 81-92. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/Scipsru/article/view/239979/163864 (in Thai)
Palason, K., Pol-ard, P. and Rattanasamakarn, T. (2024). Analyzing the Relationship between Economic Growth and Carbon Dioxide (CO2) Emissions in Thailand: An Application of the VAR Model. Journal of Management Science and Communication, 3(2), 1-28. https://so07.tci-thaijo.org/index.php/jmsc_journal/article/view/5587/3885 (in Thai)
Patcharacharoenwong, C., Hernmek, K. and Kimpan, W. (2020). Arrival Time Prediction Model to a Pier for Public Transportation Boats. Journal of Science Ladkrabang, 29(2), 31-44. https://li01.tci-thaijo.org/index.php/science_kmitl/article/view/241105/169801 (in Thai)
Phounsataphorn, A. and Bamroongcheep, U. (2025). Intelligent Student Grouping with “Altair Studio K-means AI” The Helper for Teachers Digital Era. Journal of Innovation in Administration and Educational Management, 3(1), 106-122. https://so11.tci-thaijo.org/index.php/IAEM/article/view/1287/596 (in Thai)
Posing, N., Luangsiriwan, A., Boonpok, W. and Moonjat, T. (2024). An Analysis and Clustering of Relationships of Digital Literacy Instructors’ data Using Unsupervised Learning of Data Mining Techniques. Journal of Technology Management Rajabhat Maha Sarakham University, 11(1), 144-158, https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/itm-journal/article/view/252989/170699 (in Thai)
Rattanachoung, N. (2023). Rapid Prediction of Melon Sweetness Using Image Processing Techniques and Algorithmic Models. Journal of Applied Research on Science and Technology (JARST), 22(1), 117-127. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/rmutt-journal/article/view/250908/170622 (in Thai)
Sangthong, K., Chotchara, P., Jantawong, L. and Aiadrit, A. (2023). The Comparison of Data Classification Efficiency to Predict the Decision-Making in Future Elections Among Thai Businesspersons Using Data Mining Techniques. Local Administration Journal, 16(4), 559-578. https://so04.tci-thaijo.org/index.php/colakkujournals/article/view/265610/182405 (in Thai)
Settakhumpoo, J. and Benjaoran, V. (2022). The Comparative Accuracy Evaluation of Water Evaporation using Multiple Linear Regression and Simplified Penman’s Equation. Ladkrabang Engineering Journal, 39(4), 138-148. https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/lej/article/view/248401/170141 (in Thai)
Wongchan, W. (2023). Health Promotion and Prevention Diseases of Particulate Matter (PM2.5) in School-Age Children. Ramathibodi Medical Journal, 46(4), 52-65. https://he02.tci-thaijo.org/index.php/ramajournal/article/view/266309/181836 (in Thai)
