แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
นนทโชติ อุดมศรี. การออกแบบการพยากรณ์ความต้องการทุเรียนในตลาดภายในประเทศและต่างประเทศ โดยใช้ตัวแบบอนุกรมเวลาและโครงข่ายประสาทเทียม. ปริญญาเอก(วิศวกรรมอุตสาหการ). มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง. : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ, 2554.
การออกแบบการพยากรณ์ความต้องการทุเรียนในตลาดภายในประเทศและต่างประเทศ โดยใช้ตัวแบบอนุกรมเวลาและโครงข่ายประสาทเทียม
The Design of a forecasting support models on demand of durian for domestic and export markets by time series and artificial neural networks (ANNs)
Name: นนทโชติ อุดมศรี
keyword:
ตัวแบบพยากรณ์.
;
ทุเรียน.
Abstract:
ปัจจุบันทุเรียนเป็นผลไม้ส่งออกที่สำคัญของไทยมีมูลค่าการส่งออกของทุเรียนประมาณ 144.870 ล้านดอลลาร์ต่อปี ปัญหาที่เกิดขึ้นผลผลิตทุเรียนออกมาล้นตลาด เนื่องจากผลผลิตทุเรียนนำออกมาขายในตลาดพร้อมกันในช่วงเดือน มิถุนายน ถึงสิงหาคม ทำให้เกษตรกรชาวสวนขายทุเรียนได้ในราคาต่ำกว่าทุน เพื่อไม่ให้เกิดปัญหาทุเรียนเกินความต้องการของผู้บริโภค ดังนั้นวัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้คือ การออกแบบการพยากรณ์ความต้องการทุเรียนในตลาดต่างประเทศ งานวิจัยนี้เป็นการพยากรณ์ความต้องการของทุเรียน 4 ชนิดคือ ทุเรียนสด ทุเรียนแช่แข็ง ทุเรียนกวน และทุเรียนอบแห้ง ในปีถัดไป ซึ่งมีการพยากรณ์ 2 แบบ 1) การพยากรณ์แบบนำปริมาณการส่งออกที่ผ่านมาใช้ (Output Models) โดยอนุกรมเวลามี 4 ตัวแบบได้แก่ ตัวแบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวแบบฤดูกาล ตัวแบบการปรับเรียบด้วยเอ็กซ์โปเนนเชียล และตัวแบบการพยากรณ์การปรับเรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียลสองครั้ง 2) การพยากรณ์แบบกำหนดปัจจัยที่มีผลกระทบต่อการส่งออกมาพยากรณ์ปริมาณการส่งออก (Input Models) โดยมี ตัวแบบการถดถอย และตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียม จากนั้นนำผลการพยากรณ์ของแต่ละตัวแบบมาเปรียบเทียบเปอร์เซ็นต์ค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยสัมบูรณ์ (Mean Absolute Percent Error : MAPE) ถ้าค่า MAPE ต่ำ การพยากรณ์ความต้องการทุเรียนจะมีความถูกต้องและแม่นยำ ผลการวิจัยการพยากรณ์ด้วย Output Models พบว่าตัวแบบการพยากรณ์ที่มี ความแม่นยำคือตัวแบบฤดูกาล (Deseasonlised Model) และการพยากรณ์แบบ Input Models พบว่าตัวแบบการพยากรณ์ที่มีความแม่นยำคือ ตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks) ต่อจากนั้นนำผลการพยากรณ์ปริมาณทุเรียนจากตัวแบบที่มีความแม่นยำไปใช้วิเคราะห์ด้วยตัวแบบการโปรแกรมเชิงเส้น (Linear Programming) เพื่อหาปริมาณความต้องการทุเรียนที่เหมาะสมในตลาดภายในประเทศและต่างประเทศของทุเรียนทั้ง 4 ชนิด เพื่อนำข้อมูลมาใช้ในการวางแผน การขายทุเรียนให้มีกำไรอย่างเหมาะสม ผลการวิจัยพบว่าถ้า
สามารถขายทุเรียนได้ตามผลการคำนวณจากตัวแบบ จะทำให้การขายทุเรียนมีมูลค่ากำไรสุทธิเพิ่มขึ้นจากเดิมประมาณร้อยละ 16
Abstract:
Nowadays, Durian is the most important exported fruit of Thailand. The export value of durian is approximately 144.87 million USD per year. The problem in this durian product has been over demanded in the season, which is June-August of every year, since the product has been brought out into the market simultaneously, causing durian growers sell their product lower than cost price. Therefore, in order to avoid the problem of durian exceeds the needs of consumers, the objective of this research is to design the forecasting model of the demand of durian in export markets. This research is investigated the demand of four kinds of durian: fresh durian, frozen durian, durian paste and durian chips in the next year. Kinds of model to forecast the demand have been employed in this research. The first model is applying Output models the four time series by Moving Average, Deseasonalised, Exponential Smoothing and Double Exponential Smoothing. The second model is applying Input models: which are Regression model and Artificial Neural Networks (ANNs) model. The forecast data from research models have been compared and analyzed by the Mean Absolute Percentage Error: MAPE. The lower MAPE value is the most accurate forecast model. The results of Output models reveal that the most accurate forecast model is Deseasonalised model. While, input models reveal that the most accurate forecasted model is Artificial Neural Networks (ANNs) model, the results from the forecasting models of four durian types in the domestic market and export market are assessed by using Linear Programming (LP) to active sales planning, in order to get the appropriate profit. The net profit has increased 16% accordingly.
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง
Address:
กรุงเทพมหานคร
Email:
library@kmutnb.ac.th
Name: อรรถกร เก่งพล
Role:
ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์
Email :
athakorn@kmutnb.ac.th
Created:
2554
Modified:
2567-03-20
Issued:
2555-06-29
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
CallNumber:
ดพ DIE น154อ
tha
DegreeName: ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต
Level: ปริญญาเอก
Descipline: วิศวกรรมอุตสาหการ
©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.030459 วินาที
นนทโชติ อุดมศรี
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| การออกแบบการพยากรณ์ความต้องการทุเรียนในตลาดภายในประเทศและต่างประเทศ โดยใช้ตัวแบบอนุกรมเวลาและโครงข่ายประสาทเทียม
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ นนทโชติ อุดมศรี | อรรถกร เก่งพล | วิทยานิพนธ์/Thesis |
อรรถกร เก่งพล