การพัฒนาแบบจำลองสำหรับคาดการณ์ปริมาณน้ำท่าบริเวณลุ่มน้ำมูล

บทคัดย่อ

บทความนี้นำเสนอการใช้การสำรวจระยะไกลด้วยดัชนีผลต่างพืชพรรณจากดาวเทียม NOAA ค่าการจัดกลุ่มจาก k-mean อุณหภูมิ ปริมาณน้ำฝน จำนวนวันที่ฝนตก และปริมาณน้ำท่า เพื่อสร้างโมเดลคาดการณ์ค่าปริมาณน้ำท่ารายเดือนด้วยโครงข่ายประสาทเทียม ประเมินประสิทธิภาพโดยใช้ค่า R² และ RMSE เปรียบเทียบประสิทธิภาพด้วยสมการถดถอย ผลการทดลองสรุปว่าเมื่อเพิ่มค่าการจัดกลุ่มร่วมกับพารามิเตอร์อื่น ๆ สร้างโมเดลสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการคาดการณ์ได้ เมื่อใช้ค่าดัชนีผลต่างพืชพรรณร่วมกับอุณหภูมิ ที่เวลาย้อนหลัง 1 และ 2 เดือน และค่าการจัดกลุ่ม ที่เวลาย้อนหลัง 1 เดือน สร้างโมเดลให้ประสิทธิภาพดีที่สุด RMSE=0.09 และ  R²=0.743 ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าใช้ข้อมูลการสำรวจระยะไกล และค่าการจัดกลุ่ม  สามารถใช้ในการคาดการณ์ค่าปริมาณน้ำท่าได้