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

Hybrid machine learning approach for microclimate prediction in equipment-operated open ventilated greenhouse

Organization : Thammasat University. Sirindhorn International Institute of Technology
Email : kyawmgmgthwin12@gmail.com

Organization : National Electronic and Computer Technology Center (NECTEC). Digital Agriculture Technology Research Team (DAT)
Email : teera.phatrapornnant@nectec.or.th

Organization : Thammasat University. School of ICT Sirindhorn International Institute of Technology
Email : teerayut@siit.tu.ac.th

Organization : Thammasat University. Faculty of Science and Technology
Email : ornprapa@hotmail.com

Organization : Thammasat University. Sirindhorn International Institute of Technology
Email : hung@siit.tu.ac.th
keyword: Hybrid systems (Computer science)
LCSH: Machine learning
LCSH: Microclimatology
LCSH: Greenhouses -- Environmental engineering
LCSH: Agricultural machinery
LCSH: Environmental monitoring
LCSH: Prediction theory
Abstract: A proposed hybrid model did the assessment on microclimate prediction with high fluctuations of indoor temperature and humidity in equipment-operated open-ventilated greenhouses. Microclimate prediction for those greenhouses is required in order to optimize equipment operation effectiveness for the next step. The proposed model is structured at three levels and combined with three heterogeneous models: multilinear regression, gradient-boosting regression, and artificial neural networks. Accuracy performance was better than only using a single model, except for the artificial neural network in temperature prediction, and the model was also compared with multivariate LSTM (long short-term memory) as well. The experiment setup configured different settings for the fans, water spray top, and sides of the three greenhouses. A remote access control system has already been implemented as a semi-automatic system for the configuration of the equipment operations in all of those greenhouses. The hybrid model achieved RMSE = 0.31 and R2 = 0.980 for temperature and RMSE = 1.07 and R2 = 0.96 for humidity.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-06-06
Issued: 2025-06-06
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Thailand Section (IEEE Computer Society Thailand Chapter) and Prince of Songkla University. College of Computing. The 21st International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE 2024)) (pp.418-423). Phuket : Prince of Songkla University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 JCSSE 2024pp.418-423.pdf 796.63 KB
ใช้เวลา
0.022775 วินาที

Kyaw Maung Maung Thwin
Title Contributor Type
Hybrid machine learning approach for microclimate prediction in equipment-operated open ventilated greenhouse
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kyaw Maung Maung Thwin;Teera Phatrapornnant;Teerayut Horanont;Ornprapa Thepsilvisut;Nguyen, Duy Hung

บทความ/Article
Teera Phatrapornnant
Title Contributor Type
Hybrid machine learning approach for microclimate prediction in equipment-operated open ventilated greenhouse
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kyaw Maung Maung Thwin;Teera Phatrapornnant;Teerayut Horanont;Ornprapa Thepsilvisut;Nguyen, Duy Hung

บทความ/Article
Teerayut Horanont
Title Contributor Type
Hybrid machine learning approach for microclimate prediction in equipment-operated open ventilated greenhouse
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kyaw Maung Maung Thwin;Teera Phatrapornnant;Teerayut Horanont;Ornprapa Thepsilvisut;Nguyen, Duy Hung

บทความ/Article
Ornprapa Thepsilvisut
Title Contributor Type
Hybrid machine learning approach for microclimate prediction in equipment-operated open ventilated greenhouse
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kyaw Maung Maung Thwin;Teera Phatrapornnant;Teerayut Horanont;Ornprapa Thepsilvisut;Nguyen, Duy Hung

บทความ/Article
Nguyen, Duy Hung
Title Contributor Type
Hybrid machine learning approach for microclimate prediction in equipment-operated open ventilated greenhouse
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kyaw Maung Maung Thwin;Teera Phatrapornnant;Teerayut Horanont;Ornprapa Thepsilvisut;Nguyen, Duy Hung

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 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 75
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,773
รวม 4,848 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 137,834 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 2,190 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 18 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 8 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 2 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 140,053 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 : 216.73.216.4