บทคัดย่อ การศึกษาครั้งนี้มีจุดประสง

บทคัดย่อ
การศึกษาครั้งนี้มีจุดประสงค์เพื่อ ศึกษาความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของเวลาในการเดินทางจากข้อมูล Digital แบบ real time จากการสร้างสมการพยากรณ์ โดยข้อมูลที่ได้มาจากการเดินทางจริง โดยแบ่งช่วงเวลาในการเดินทางเป็น 3 ช่วงเวลาคือ เวลาเร่งด่วนเช้า (7.00-10.00น.) นอกเวลาเร่งด่วน (เวลานอกเหนือจากเวลาเร่งด่วนเช้าและเย็น) เวลาเร่งด่วนเย็น (16.00-19.00น.) โดยทำการเก็บข้อมูล เวลาที่ใช้ในการเดินทางจริง เวลาเดินทางจาก Google map ค่าดัชนีที่ได้จากข้อมูล Longdo traffic ระยะทางที่ใช้ในการเดินทาง โดยจะแบ่งประเภทข้อมูลเป็นขาเข้า-ออกเมือง นำข้อมูลทั้งหมดคัดแยกตามช่วงวลาต่างๆดังที่กล่าวไว้ข้างต้น โดยคิดตามเวลาที่ขึ้นรถโดยสาร จากนั้นนำข้อมูลมาทำการวิเคราะห์โดยใช้สมการถดถอย เพื่อสร้างสมการพยากรณ์เวลาที่ใช้ในการเดินทางจริง และหาความแม่นยำกับความน่าเชื่อถือของแต่ละสมการ ทำให้ได้สมการพยากรณ์ที่มีความแม่นยำและความน่าเชื่อถือมากที่สุด 2 สมการโดยสมการแรกใช้ค่าดัชนี Longdo ระยะทาง และขาเข้า-ออกในการคาดการณ์เวลาในการเดินทาง กับสมการที่สองใช้ระยะทาง และขาเข้า-ออกในการคาดการณ์เวลาในการเดินทาง นำสมการทั้งสองมาวิเคราะห์หาค่า Root Men Square Error(RMSE) และ Mean Absolute Deviation(MAD) จากนั้นนำค่า RMSE และ MAD ของทั้งสองสมการมาเปรียบเทียบกันโดยสมการแรกมีค่า RMSE และ MAD น้อยกว่าสมการที่สอง จึงเลือกใช้สมการแรกในการคาดการณ์เวลาในการเดินทาง จากนั้นนำสมการที่ได้ไปวิเคราะห์หาค่า RMSE และ MAD ของข้อมูลแต่ละช่วงเวลาโดยช่วงเวลานอกเร่งด่วนมีค่า RMSE และMAD น้อยที่สุด จึงสามารถสรุปได้ว่าเราสามารถใช้ค่าดัชนี Longdo ระยะทาง และข้อมูลการเดินทางขาเข้า-ออก ในการคาดการณ์เวลาเดินทางในช่วงเวลานอกเร่งด่วนได้อย่างแม่นยำและน่าเชื่อถือมากที่สุด

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Abstract การศึกษาครั้งนี้มีจุดประสงค์เพื่อ ศึกษาความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของเวลาในการเดินทางจากข้อมูล Digital แบบ real time จากการสร้างสมการพยากรณ์ โดยข้อมูลที่ได้มาจากการเดินทางจริง โดยแบ่งช่วงเวลาในการเดินทางเป็น 3 ช่วงเวลาคือ เวลาเร่งด่วนเช้า (7.00-10.00น.) นอกเวลาเร่งด่วน (เวลานอกเหนือจากเวลาเร่งด่วนเช้าและเย็น) เวลาเร่งด่วนเย็น (16.00-19.00น.) โดยทำการเก็บข้อมูล เวลาที่ใช้ในการเดินทางจริง เวลาเดินทางจาก Google map ค่าดัชนีที่ได้จากข้อมูล Longdo traffic ระยะทางที่ใช้ในการเดินทาง โดยจะแบ่งประเภทข้อมูลเป็นขาเข้า-ออกเมือง นำข้อมูลทั้งหมดคัดแยกตามช่วงวลาต่างๆดังที่กล่าวไว้ข้างต้น โดยคิดตามเวลาที่ขึ้นรถโดยสาร จากนั้นนำข้อมูลมาทำการวิเคราะห์โดยใช้สมการถดถอย เพื่อสร้างสมการพยากรณ์เวลาที่ใช้ในการเดินทางจริง และหาความแม่นยำกับความน่าเชื่อถือของแต่ละสมการ ทำให้ได้สมการพยากรณ์ที่มีความแม่นยำและความน่าเชื่อถือมากที่สุด 2 สมการโดยสมการแรกใช้ค่าดัชนี Longdo ระยะทาง และขาเข้า-ออกในการคาดการณ์เวลาในการเดินทาง กับสมการที่สองใช้ระยะทาง และขาเข้า-ออกในการคาดการณ์เวลาในการเดินทาง นำสมการทั้งสองมาวิเคราะห์หาค่า Root Men Square Error(RMSE) และ Mean Absolute Deviation(MAD) จากนั้นนำค่า RMSE และ MAD ของทั้งสองสมการมาเปรียบเทียบกันโดยสมการแรกมีค่า RMSE และ MAD น้อยกว่าสมการที่สอง จึงเลือกใช้สมการแรกในการคาดการณ์เวลาในการเดินทาง จากนั้นนำสมการที่ได้ไปวิเคราะห์หาค่า RMSE และ MAD ของข้อมูลแต่ละช่วงเวลาโดยช่วงเวลานอกเร่งด่วนมีค่า RMSE และMAD น้อยที่สุด จึงสามารถสรุปได้ว่าเราสามารถใช้ค่าดัชนี Longdo ระยะทาง และข้อมูลการเดินทางขาเข้า-ออก ในการคาดการณ์เวลาเดินทางในช่วงเวลานอกเร่งด่วนได้อย่างแม่นยำและน่าเชื่อถือมากที่สุด

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Abstract
.This study aims to Study on the accuracy and reliability of the travel time from the information Digital a real time from creating predicted by information derived from the journey. The time of day is 3.Rush hour morning (7.00-10.00.)) urgently. (time apart from the rush hour, morning and evening rush hour evening (16.00-19.00.)By the data used in the real time transportation travel time from Google map indices from the data Longdo traffic distances used in travel. The categories of data import and export cities.By the time on the bus. Then the data were analyzed by multiple regression. To establish the equation the travelling time. And the precision and reliability of each equation.2 equation by first order equations using index Longdo distances, and import and export in the prediction of travel time, กับสมการ second distance. And the import and export in the prediction of travel time. The equations of both the Root Men Square Error (RMSE) and Mean.Deviation (MAD), then the RMSE MAD and two equations were compared by the first equation RMSE MAD value and less than the second equation So we choose to use first order equations in the prediction of travel time. Then the equation to analyze the value and RMSE MAD.RMSE MAD and least. It can be concluded that we can use the index Longdo distance information and the import and export. In the prediction of travel time at the time outside the urgent precisely and most reliable
.