การวิเคราะห์ปริมาณน้ำในเขื่อนด้วยตัวแบบเกรย์และตัวแบบเกรย์เวอร์ฮูลส์โดยใช้วิธีการจัดกลุ่มแบบบฟัซซี่ซีมีนและแบบเคมีน

Analysis of the water in dams by using Grey model and Grey Verhulst model with fuzzy C-means and K-mean clustering

Name: กิตติพศ ภูติสมพล

keyword: การจัดกลุ่มแบบเคมีน

ThaSH: ฟัสซีลอจิก

; การจัดกลุ่มแบบฟัซซีซีมีน

ThaSH: การวิเคราะห์จัดกลุ่ม

; การพยากรณ์ปริมาณน้ำ

ThaSH: ภัยแล้ง -- พยากรณ์

; ตัวแบบเกรย์

ThaSH: การจัดการน้ำ -- ไทย -- เขื่อนลำตะคอง

; ตัวแบบเกรย์เวอร์ฮูลส

ThaSH: การจัดการน้ำ -- ไทย -- เขื่อนทับเสลา

ThaSH: การจัดการน้ำ -- ไทย -- เขื่อนขุนด่านปราการชล

Abstract: วัตถุประสง์ของการวิจัยนี้ เพื่อคาคการณ์ปัญหาภัยแล้งแล้งที่ขึ้นภายในบริเวณเขื่อนลำตะคอง อำเภอสีคิ้ว จังหวัดนครราชสีมา เขื่อนทับเสลา จังหวัดอุทัยธานี และเขื่อนขุนด่านปราการชล จังหวัดนครนายก โดยใช้ข้อมูลปริมาณน้ำในเขื่อนลำตะคอง เขื่อนทับเสลา เขื่อนขุนด่านปราการชล สำหรับการพยากรณ์ปริมาณน้ำในเขื่อนลำตะคองในปี พ.ศ. 2565 และสร้างเกณฑ์การวัดระดับความแห้งแล้งจากปริมาณน้ำในเขื่อน โดยการวิเคราะห์การพยากรณ์ปริมาณน้ำในเขื่อนที่จะเกิดขึ้นในปี พ.ศ. 2565 ด้วยตัวแบบเกรย์ (Grey Model : GM(1,1)) และตัวแบบเกรย์เวอร์ฮูลส์ (Grey Verhulst Model : GVM) และสำหรับเกณฑ์การวัดระดับภัยแล้ง ใช้การวิเคราะห์โดยการจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering) ด้วยวิธีการจัดกลุ่มแบบเคมีน (K-Mean Clustering) และ วิธีการจัดกลุ่มแบบฟัซซี่ซีมีน (Fuzzy-C Mean Clustering) โดยผลสรุปการวิจัยพบว่า ตัวแบบเกรย์ (GM(1,1)) นั้นสามารถพยากรณ์ค่าปริมาณน้ำในเขื่อนได้ดีที่สุดทั้ง 3 เขื่อน และสามารถจัดเกณฑ์ของระดับภัยแล้งได้ทั้งหมด 5 กลุ่ม ซึ่งพบว่าในปี พ.ศ. 2565 มีสภาวะแนวโน้มของสภาวะแห้งแล้งที่แตกต่างกันในแต่ละเขื่อน

Abstract: The Propose of this research is to predict drought hazards occurring within the vicinity of Lam Takhong Dam, Khun Dan Prakarnchon Dam, Thub Sa-Loa Dam, by utilizing water volume data from the Lam Takhong Dam, Khun Dan Prakarnchon Dam, Thub Sa-Loa Dam to forecast the reservoir's water volume in the year 2022. Additionally, the study establishes drought severity criteria based on the reservoir's water volume. This is achieved through analyzing the forecasted water volume using Grey Model (GM (1,1)) and Grey Verhulst Model (GVM). Furthermore, drought severity criteria are determined using clustering analysis methods, including K-Mean Clustering and Fuzzy-C Mean Clustering. The research findings indicate that the Grey Model (GIM (1,1)) provides the most accurate prediction of the reservoir's water volume and effectively categorizes drought severity into five groups. It was found that in 2022 there are different drought conditions in each dam.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: ฐิตนนท์ จารุโรจน์กีรติ

Role: ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Email : thitanon.c@sci.kmutnb.ac.th

Created: 2566

Modified: 2567-11-11

Issued: 2567-11-11

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: สถิติประยุกต์

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B1767038x.pdf	61.72 MB	14	2026-05-26 18:16:01

ใช้เวลา

0.029894 วินาที