บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเ

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบการทำงานของตัวแบบพยากรณ์ความต้องการใช้ปริมาณไฟฟ้าในประเทศไทย โดยวิธีที่บทความนี้รวบรวมมา ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ ( Multiple Linear Regression MLR) โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network ANN) ทฤษฎีเกรย์ (GREY MODEL GM) ตัวแบบ SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average และตัวแบบ ARMA (Autoregressive Integrated Moving Average ) นอกจากนี้ยังได้สรุปข้อดีและข้อจำกัดรวมถึงลักษณะการพยากรณ์ของแต่ละตัวแบบ และเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการพยากรณ์ของวิธีดังกล่าวจากงานวิจัย ตัวแบบที่ดีนั้นต้อเป็นตัวแบบที่เหมาะสมสำหรับนำไปใช้ในการวิเคราะห์ต่างๆ ซึ่งผลของการวิเคราะห์ต้องผิดพลาดน้อย และสิ่งที่จะขาดไม่ได้คือจะต้องมีการ กำหนดตัวแปรอิสระให้ครบถ้วนและเหมาะสม กับแต่ละตัวแบบนั้นๆ การพยากรณ์สามารถพยากรณ์ทั้งเป็นแบบจุด (Point Forecast) และแบบช่วง (Interval Forecast) โดยจะพยากรณ์ล่วงหน้ากี่ช่วงเวลาก็ได้ แต่ปกติทั่วไปไม่นิยมพยากรณ์ล่วงหน้าหลายช่วงเวลา เพราะจะ ได้ค่าพยากรณ์ที่แตกต่างจากค่าจริงมาก ดังนั้น เมื่อได้ค่าจริง ณ ช่วงเวลาถัดไปแล้ว ควรนำค่า ณ เวลาดังกล่าวไปปรับสมการพยากรณ์เพื่อหา ค่าที่เหมาะสมที่สุด

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

This article is intended to compare the behavior of a model to predict demand quantity of electricity in the country, Thailand. By the way, this article is gathered, including linear regression (Linear Multiple Regression MLR) multiples artificial neural network (ANN Artificial Neural Network) theory of grey (GREY MODEL GM), the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA and ARMA (Autoregressive Integrated model Movin.G Average) also summarizes the advantages and constraints, including the forecast of each model, and compare the performance of a method in research. It would be a good model for the analysis of the results of the analysis must be the least error and what is indispensable is to be. Define independent variables, and the appropriate for each particular model can predict prognosis, both as a point (Point Forecast) and the interval (Interval Forecast) forecast ahead of time how many intervals. But it's not normal to predict ahead of time because it has several ranges of values to predict that differ from the actual values so. When the actual value at the next interval, then it should be brought up at the time to the equation to predict to find the most appropriate.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

This article aims to compare the performance of the model forecasts the demand for electricity in the country. By the way, this article was compiled, including linear regression, multiple (Multiple Linear Regression MLR) ANN (Artificial Neural Network ANN) theory Grey (GREY MODEL GM), model SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average and models. ARMA (Autoregressive Integrated Moving Average) also includes a summary of the advantages and limitations of each characteristic forecasting models. And compare the performance of prediction of how such research. And there is a good fit models suitable for use in various analyzes. The results of the analysis have fewer errors. And what is indispensable is that there must be. Independent variables required and appropriate. Then with each other The forecast predicted both a point (Point Forecast) and interval (Interval Forecast) will forecast a period time. But generally not a popular forecast period will vary from the forecast values ​​of real value, so when the actual value at the next moment, you should take the time to adjust the equation to find. The most appropriate

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

The objective of this article is to compare the performance of the model of forecasting demand quantity of electricity in the country. By the way, this article collected, including linear regression (Multiple Linear Regression MLR) neural network (Artificial.Network ANN) theory grey (GREY MODEL GM) model SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average model, and ARMA (Autoregressive Integrated Moving Average) also summarize the advantages and limitations, including the prediction of each model.A good model to model appropriate for use in analysis. The results of analysis must be wrong. And what is essential is must have. The independent variables to appropriate to each like that.(Point Forecast) and range (Interval Forecast) by a few moments predicted. But generally not appreciated predicted several moments because it has predictive value that is different from the real value, so when the actual value at the next moment.At the time of the adjusting equation to find the most appropriate value.