ปัจจัยที่มีผลต่อความแม่นยำในการพยากรณ์ระดับน้ำหลากที่สถานีวัดระดับน้ำ M.7 โดยใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม

Abstract

ความแม่นยำของการพยากรณ์ระดับน้ำหลากโดยใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย การศึกษาครั้งนี้พิจารณาถึงการกำหนดจำนวนหน่วยในชั้นซ่อนและการกำหนดข้อมูลนำเข้าที่ให้ค่าการพยากรณ์ที่มีความแม่นยำ โดยใช้กระบวนการเรียนรู้ด้วยวิธี Levenberg–Marquardt (LM) และวิธี Bayesian Regularization (BR) เป้าหมายการศึกษาคือระดับน้ำหลากที่สถานีวัดระดับน้ำ M.7 ในแม่น้ำมูล จังหวัดอุบลราชธานี ทำการพยากรณ์ระดับน้ำล่วงหน้า 3 วัน ผลการศึกษาพบว่า ผลโดยรวมที่ทำให้แบบจำลองมีความแม่นยำได้แก่ (1) จำนวนหน่วยในชั้นซ่อนที่เหมาะสมมีค่าเท่ากับ 0.5 เท่าของจำนวนหน่วยในชั้นนำข้อมูลเข้า (2) กระบวนการเรียนรู้ด้วยวิธี LM ให้ผลที่ดีกว่าวิธี BR และ (3) การพยากรณ์ระดับน้ำของสถานีวัดระดับน้ำที่ทำให้ได้ผลการจำลองที่แม่นยำ ควรมีข้อมูลนำเข้าที่เป็นระดับน้ำของสถานีทางด้านเหนือน้ำของสถานีวัดระดับน้ำที่ต้องการพยากรณ์ที่อยู่ในแม่น้ำสายหลักที่ใกล้ที่สุดและข้อมูลระดับน้ำของสถานีวัดระดับน้ำที่ต้องการพยากรณ์