การพยากรณ์ที่จอดรถในอาคารเขตเมืองโดยระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ กรณีศึกษาพื้นที่สีลม

Parking lot forecast the urban areas using GIS case study Silom

Name: นที คล้ายสอน

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์. วศ.ม. (วิศวกรรมโยธา) 2560.

Classification :.LCCS: TA593

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. -- สาขาวิศวกรรมโยธา -- วิทยานิพนธ์

ThaSH: การสำรวจด้วยภาพถ่าย

ThaSH: ที่จอดรถ -- การวัดด้วยภาพถ่าย

ThaSH: อาคารที่จอดรถ

ThaSH: การวิเคราะห์ข้อมูลระยะไกล

ThaSH: แบบจำลองระดับสูงเชิงเลข

ThaSH: ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์

Abstract: การสำรวจจำนวนที่จอดรถในพื้นที่สีลมนั้นเป็นเรื่องที่ยาก เนื่องจากผู้ดูแลอาคารส่วนใหญ่ ไม่เปิดเผยข้อมูล และอีกทั้งการศึกษางานวิจัยที่ผ่านมายังไมพบวิธีการคำนวณเพื่อพยากรณ์จำนวนที่ จอดรถภายในอาคาร ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์ที่จะศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการคาดคะเนจำนวนที่ จอดรถ โดยผ่านการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ซึ่งสัมพันธ์กับแบบจำลองพื้นผิว เชิงเลข (Digital Surface Model) และการรับรู้ระยะไกล (Remote Sensing) จากการวิเคราะห์ปัจจัยที่ ส่งผลต่อการคาดคะเนจำนวนที่ จอดรถทั้งหมดประกอบด้วย 3 ปัจจัย คือ พื้นที่ใช้สอยอาคาร จำนวน ชั้นอาคาร และประเภทอาคาร ด้วยการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ (Multiple Regressions Analysis) พบว่าปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับการคาดคะเนจำนวนที่ จอดรถคือ พื้นที่ใช้สอยอาคารเพียงปัจจัยเดียวเมือพิจารณาการประยุกต์ใช้ แบบจำลองสามารถพยากรณ์ จำนวนที่จอดรถภายในอาคารได้แม่นยำถึง ร้อยละ 91.6 Survey of parking number in Silom area is a difficult task.Due to inadequate information from building managers, it was also found that there had been no previous studies in terms of counting the number of available parking spaces within buildings. Therefore, the study intends to find out the factors affected to predict the parking number through mathematical modeling which relationship with Digital Surface Model (DSM) and Remote Sensing. Analysis factors which affect the prediction of parking number included three factors as followed; area, floor of building and type of building by using multiple regression analysis. The result founded that only the area factor affects the prediction of parking number. As consideration on this application modeling, it could be accurately prediction the parking number to 91.6 percent.

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: tdckulib@ku.ac.th

Name: วีระเกษตร สวนผกา

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์หลัก

Name: พิพัฒน์ สอนวงษ์

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ร่วม

Created: 2560

Modified: 2566-05-29

Issued: 2566-05-29

วิทยานิพนธ์/Thesis

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: https://kasetsart.idm.oclc.org/login?url=https://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2560/natee-kra-all.pdf

CallNumber: TA593.น14

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมโยธา

Grantor: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

©copyrights มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	natee-kra-all.pdf	79.11 MB

ใช้เวลา

0.020293 วินาที