บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเ

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบการทำงานของตัวแบบพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้าในประเทศไทย โดยวิธีที่บทความนี้รวบรวมมา ได้แก่ การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ ( Multiple Linear Regression MLR) โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network ANN) ทฤษฎีเกรย์ (GREY MODEL GM) ตัวแบบ SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average และตัวแบบARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average ) นอกจากนี้ยังได้สรุปข้อดีและข้อจำกัดรวมถึงลักษณะการพยากรณ์ของแต่ละตัวแบบ และเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการพยากรณ์ของวิธีดังกล่าวจากงานวิจัย พบว่าตัวแบบที่ดีสำหรับพยากรณ์ นั้นต้องมีเหมาะสมสำหรับนำไปใช้ในการวิเคราะห์นั้นๆ ซึ่งผลของการวิเคราะห์ต้องผิดพลาดน้อย และสิ่งที่จะขาดไม่ได้คือจะต้องมีการกำหนดตัวแปรอิสระให้ครบถ้วนและเหมาะสมกับแต่ละตัวแบบนั้นๆ

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

This article is intended to compare the operation of the electric consumption forecasting model 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 the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). It also has a summary of the advantages and constraints, including the forecast of each model, and compare the performance of a method in research. I found that the best model for the forecasting must be appropriate for the analysis of the results of the analyses which require less error and what is indispensable is to be given an independent variable, and each of the suits.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

This article aims to compare the performance of the model forecasts electricity consumption in Thailand. 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. ARIMA (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. Find a good fit for prophecy. There must be suitable for use in analyzing it. The results of the analysis have fewer errors. And what is indispensable is to be completely independent variable and suited to each other like that.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

The objective of this article is to compare the performance of the model of forecasting electricity consumption in Thailand. By the way, this article collected, including linear regression (Multiple Linear Regression MLR) neural network (Artificial. Neural Network.Theory of grey (GREY MODEL GM) model SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average and model ARIMA (Autoregressive. Integrated Moving Average) also summarize the advantages and limitations, including the prediction of each model.Found that the model for prediction. There must be suitable for use in the analysis of them. The results of analysis must be wrong.