การวิเคราะห์ด้วยการสร้างแบบจำลองการ

การวิเคราะห์ด้วยการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์จะเห็นได้ว่าปัจจัยที่มีผมต่อปัจจัยอื่นมากที่สุดคือปัจจัยเขตชุมชน เมื่อปัจจัยไดก็ตามที่อยู่ในเขตชุมชน ปัจจัยดังกล่าวจะได้ค่าคะแนนเพิ่มขึ้นจากเดิมอย่างเห็นได้ชัด และเมื่อทำการวิเคราะห์ความอ่อนไหว จากขั้นตอนที่ 1 จะเห็นได้ว่าช่วงถนนส่วนใหญ่ค่าความเหมาะสมจะไม่เปลี่ยนไปจากการวิเคราะห์ด้วยการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ไม่มาก จากขั้นตอนที่ 2 จะเห็นได้ว่าช่วงถนนส่วนใหญ่ได้ค่าความเหมาะสมที่น้อยที่สุด และเมื่อเปรียบเทียบกับการวิเคราะห์ด้วยการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ค่าคะแนนที่ได้ไม่แตกต่างกันมาก จากขั้นตอนที่ 3 จะเห็นได้ว่าช่วงถนนส่วนใหญ่ได้ค่าคะแนนที่มากที่สุด เป็นเพราะปัจจัยที่เลือกมาวิเคราะห์เป็นปัจจัยความลาดชัน ดังนั้นค่าน้ำหนักที่ได้จากกระบวนการวิเคราะห์ตามลำดับชั้นที่น้อย ผลที่ได้จึงให้ค่าความลาดชันเป็นเกณฑ์หลัก จึงทำให้ช่วงถนนส่วนใหญ่ได้ค่าคะแนนที่มาก

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

An analysis by modelling forecasts to see whether there are other factors that I am against most County Community factors. When the drivers are a factor in the community, such factors are rating increased from a noticeable, and when doing an analysis of sensitivity. Step 1: you will see that most of the road up the range appropriate to the analysis by the creation of a forecast model. Step 2: you will see that most of the road range is reasonable value, and comparison with analysis by creating a model to forecast the value of the score is not very different. From step 3 and you will see that most of the road has a value range, the maximum score is because the selected factors analyzed a slope so the weight values from the analytical hierarchy process to be less. The result, therefore, the main criteria is the slope values. So most of the road has a value range of scores.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Analysis, modeling, forecasting can be seen that the factors factor with me the most is the community area. When you factor in the community. Such factors can score increased from obvious. The sensitivity analysis Step one will see that the majority of the roads are not suited to the analysis, modeling, forecasting no more. In step 2 you can see that the road is the most appropriate minimum. Compared to analysis modeling to predict the score was not much different. In step 3 you can see that the road has the most points at the most. It is a factor in the analysis is the slope factor. So the weight of the analyzing process that is less hierarchical. The result is that the slope is the main criterion. It blocks most of the points that much.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Analysis of modeling predictions can be seen that the factors have on other factors most is the designated community. When the direct factors on urban areas.And when the sensitivity analysis of the step 1 will see that the most roads were suitable to change from analysis by modeling prediction is not much. The procedure 2.When compared to the analysis of modeling prediction score was not much different from step 3 will see to it that the road is mainly the score as much as possible.So the weights from the process analysis respectively floor. Results so the slope is the main criteria. Therefore, the road is mainly the score that much.