การเปรียบเทียบวิธีพยากรณ์ร่วมสำหรับปริมาณการส่งออกก๊าซโซลีนธรรมชาติ

The comparison of combined forecasting methods for volume of natural gasoline export

Name: วิลาวัณย์ นาสมใจ

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์

Email : s6304052610047@email.kmutnb.ac.th

Name: พรทิพา แซ่โง้ว

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์

Name: ธนัชชา อัศวพุฒินันท์

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์

Name: ยุพาภรณ์ อารีพงษ์

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์

keyword: ก๊าซโซลีนธรรมชาติ

ThaSH: พยากรณ์แบบบอกซ์-เจนกินส์

; วิธีปรับให้เรียบแบบเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบบวก

ThaSH: การวิเคราะห์การถดถอย

; การพยากรณ์ร่วม

Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างและเปรียบเทียบตัวแบบพยากรณ์ปริมาณการส่งออกก๊าซโซลีนธรรมชาติ ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้เป็นข้อมูลทุติยภูมิที่รวบรวมจากสานักงานนโยบายและแผนพลังงานของกระทรวงพลังงาน เป็นอนุกรมเวลารายเดือนตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ.2559 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ.2565 จำนวน 84 เดือน ซึ่งทาการแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ชุด โดยชุดที่ 1 เป็นข้อมูลสำหรับสร้างตัวแบบพยากรณ์ด้วยวิธีการพยากรณ์เดี่ยว 3 วิธี ได้แก่ วิธีบอกซ์-เจนกินส์ วิธีปรับให้เรียบแบบเลขชี้กำลังของวินเทอร์แบบบวก และวิธีการถดถอยแบบอนุกรมเวลา และวิธีการพยากรณ์ร่วม 4 วิธี ได้แก่ วิธีการให้น้ำหนักที่เท่ากัน วิธีความคลาดเคลื่อนกาลังสองเฉลี่ยผกผัน วิธีการพยากรณ์ร่วมโดยใช้วิธีการวิเคราะห์การถดถอย และวิธีการให้น้ำหนักไม่เท่ากัน ซึ่งเป็นข้อมูลตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ.2559 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ.2564 จำนวน 72 เดือน และชุดข้อมูลที่ 2 เป็นชุดข้อมูลสาหรับเปรียบเทียบความเหมาะสมของตัวแบบพยากรณ์โดยพิจารณาจากเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) ซึ่งเป็นข้อมูลตั้งแต่เดือนมกราคม ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ.2565 จำนวน 12 เดือน โดยจากการวิจัย พบว่า วิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมสาหรับพยากรณ์ปริมาณการส่งออกก๊าซโซลีนธรรมชาติมากที่สุด คือ วิธีการพยากรณ์ร่วมโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอย เนื่องจากมีค่า MAPE ต่ำที่สุด

Abstract: This research aimed to compare of combined forecasting methods for volume of natural gasoline exported. The data used in this study is a monthly time series secondary dataset collected from the Department of Energy Policy and Planning Office Ministry of Energy, covering the period from January 2016 to December 2022, total of 84 months, were divided into two sets. Set 1 includes data from January 2016 to December 2021, total of 72 months, used to create forecasting models. By using 3 individual forecasting methods including Box-Jenkins method, Winters’ Additive Exponential Smoothing Method, Time Series Regression Method and 4 Combined Forecasting Method including the Equivalent Weighted. Method (EW), the Inverse of Mean Square Error Method (IMSE), Combined Forecast Method using Regression Analysis (RG) and Unequivalent Weighted Method (UNEW). Set 2 consists of data from January to December 2022, total of 12 months, used for model comparison. The researchers compared the accuracy of models using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and found that the most suitable forecasting method is the combined forecasting method using regression analysis, because it has the lowest MAPE value

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2567

Modified: 2568-01-07

Issued: 2568-01-07

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : ใน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์. การประชุมวิชาการระดับชาติด้านสถิติวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการประกันภัย ครั้งที่ 1 (NCSDI 2024) (pp.55-61). กรุงเทพฯ : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	NCSDI 2024pp.55-61.pdf	744.51 KB

ใช้เวลา

0.037503 วินาที