แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Rainfall forecasting modelling using machine learning approach

keyword: Rainfall forecasting
; Deep learning neural network
; Input selection technique
; Large atmospheric variables
; Thailand
Abstract: Rainfall forecast is essential for water resources planning and management. Various approaches for forecasting have been developed ; however, the accuracy of the forecast is still not satisfied for real engineering practice. This study aims to investigate the capability of the machine learning approach in the forecasting of monthly rainfall by using Deep Learning Neural Network (DNN). Ping river basin, situated in the northern part of Thailand, was selected as a study area due to its availability of long time series of rainfall data. Six rainfall stations, distributed over the river basin, were selected for analysis using monthly rainfall from 1975 to 2018. Based on previous studies in this area, it has been revealed that 24 Large Atmospheric Variables (LAV), used as predictors in the DNN model, were correlated with monthly rainfall over the Ping river basin. The result of the first simulation using all 24 LAV during the validation period (2009-2018) in predicting monthly rainfall for 6 rainfall stations for one year ahead indicates that DNN is capable of forecasting with an accuracy of the forecast from 58-72%. Further improvement of the forecast was also conducted by the input selection technique resulting in a reduction of input LAV from 24 to 13 LAV. The second simulation of DNN with the input selection technique revealed that DNN provided better accuracy of the forecast for one year ahead with the stochastic efficiency of the forecast from 70-78%.
Thammasat University. Thammasat University Library
Address: BANGKOK
Email: preserv@tu.ac.th
Role: advisor
Role: co-advisor
Created: 2020
Modified: 2022-10-05
Issued: 2022-10-05
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
eng
Descipline: Civil Engineering
©copyrights Thammasat University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 9005mahat.pdf 2.96 MB1 2024-08-17 00:49:15
ใช้เวลา
0.019573 วินาที

Mahat, Shekhar
Title Contributor Type
Rainfall forecasting modelling using machine learning approach
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Mahat, Shekhar
Uruya Weesakul
Krisada Chaiyasarn
วิทยานิพนธ์/Thesis
Uruya Weesakul
Title Creator Type and Date Create
Hydrological parameters estimation through physical characteristics of a basin based on geographic information system
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Uruya Weesakul
Kannika Pahonepipat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Study of characteristics of sediment in Chi-Mun River basin
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Uruya Weesakul;Srikantha Herath
Munin Serbpongpan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Groundwater monitoring and control system for greater Bangkok aquifer
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Uruya Weesakul;Kunio Watanabe
Kwanchanok Oonta-on
วิทยานิพนธ์/Thesis
Influence of physical characteristics of a basin on runoff components
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Uruya Weesakul
Narongrith Sintawat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Rainfall forecasting modelling using machine learning approach
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Uruya Weesakul;Krisada Chaiyasarn
Mahat, Shekhar
วิทยานิพนธ์/Thesis
Analysis of the low flow characteristics for downstream environmental control
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Uruya Weesakul
Supree Leeratanaruk
วิทยานิพนธ์/Thesis
Mathematical models for beach deformation under irregular waves
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Uruya Weesakul;Winyu Rattanapitikon
Thanate Piroonpun
วิทยานิพนธ์/Thesis
Krisada Chaiyasarn
Title Creator Type and Date Create
Rainfall forecasting modelling using machine learning approach
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Uruya Weesakul;Krisada Chaiyasarn
Mahat, Shekhar
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 5
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,891
รวม 2,896 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 263,818 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 407 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 274 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 76 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 64 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 24 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 3 ครั้ง
รวม 264,671 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.28