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

The amount of solid waste forecasting using time series ANFIS

Organization : King Mongkut's University of Technology North Bangkok. The Faculty of Information Technology and Digital Innovation
Email : maleerat.m@itd.kmutnb.ac.th
keyword: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems
ThaSH: Time-series analysis
ThaSH: Quantitative analysis
ThaSH: Refuse and refuse disposal
ThaSH: MATLAB (Computer program)
Abstract: Due to the increasing of population in Thailand and not well educated on what recycling is and how an individual's actions can make a difference. It caused problems related to solid waste management in Bangkok. This paper aims to develop a predictive model to forecast the amount of solid waste using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The solid waste data was collected from Bangkok in total of fifty districts between October 2002 and December 2015 to support the decision system for solid waste management and a solid waste controlling promotion guideline. The data was collected with no missing values. Therefore, the filtering is consided with an outlier that it is significantly different from the group or divergent from the other data values. The Z-score is used to measure a score's relationship with the mean value in a group of scores. An ANFIS model and data analysis have been investigated and performed using MATLAB. The performance result is given quite good values in terms of Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE).
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2021
Modified: 2025-07-03
Issued: 2025-07-03
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Science and Technology Research Institute, King Mongkut's University of Technology North Bangkok, ECTI Association and IEEE Thailand Section. 2021 Research, Innovation, and Innovation Congress (RI2C 2021) (pp.5-8). Bangkok : Science and Technology Research Institute
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 RI2C 2021pp.5-8.pdf 3.03 MB
ใช้เวลา
0.01857 วินาที

Maleerat Maliyaem
Title Contributor Type
VGG-16 and optimized CNN for emotion classification
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Amornvit Vatcharaphrueksadee.;Rattikarn Viboonpanich.;Puttakul Sakul-ang.;Maleerat Maliyaem.

บทความ/Article
Deep learning based printed circuit boards defect detection using multiple depth 2D x-ray image
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chukiat Boonkorkoer;Phayung Meesad;Maleerat Maliyaem

บทความ/Article
Developing an adaptive requirement elicitation framework : a study for state enterprises of Thailand
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ajchareeya Chaipunyathat;Maleerat Maliyaem;Nalinpat Bhumpenpien

บทความ/Article
The amount of solid waste forecasting using time series ANFIS
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Maleerat Maliyaem

บทความ/Article
Learning sentiments using co-occurrence analysis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Nirach Romyen;Sureeporn Nualnim;Maleerat Maliyaem;Unger, Herwig

บทความ/Article
Overmind, a collaborative decentralized machine learning framework, the interpretation of network behaviour
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Puttakul Sakul-Ung;Hathairat Ketmaneechairat;Maleerat Maliyaem

บทความ/Article
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 4
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,156
รวม 2,160 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 279,623 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 430 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 286 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 77 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 66 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 25 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 5 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 3 ครั้ง
รวม 280,515 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