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

Improvement of the RF-based and XGBoost-based visitor data prediction for colocated museums

Organization : Thammasat University. Sirindhorn International Institute of Technology

Organization : Thammasat University. Sirindhorn International Institute of Technology

Organization : Thammasat University. Sirindhorn International Institute of Technology

Organization : Thailand Science Park. National Electronics and Computer Technology Center
Email : la-or.kovavisaruch@nectec.or.th

Organization : Thailand Science Park. National Electronics and Computer Technology Center
Email : taweesak.sanpechuda@nectec.or.th

Organization : Tokyo Institute of Technology. School of Engineering
Email : nakatani.m.ad@m.titech.ac.jp
keyword: Random forests (Machine learning)
LCSH: Museums -- Management
; XGBoost (Computer program language)
LCSH: Forecasting
LCSH: Machine learning
LCSH: Data mining
Abstract: Over recent years, data analysis and prediction have been crucial for museum curators to predict the number of visitors and plan how to improve their services. In this research, the factors affecting the number of visitors are investigated and analyzed. A museum visitor prediction method based on the Random Forest (RF) model and the XGBoost model is proposed using historical data from 2016 to 2020 collected from three museums under the supervision of the National Science Museum Thailand. Since all museums are located in the same area, the proposed method combines data from the three museums to improve prediction performance. More specifically, the result from one museum is used to help predict visitor numbers for the other museums. Originally, the RF and XGBoost models achieved average accuracy values of 59.14% and 58.08%, respectively. With the proposed method, the average accuracy values increase to 72.04% and 74.02%, respectively. The results also show that the XGBoost model performs better and consumes less computational time than the RF model. In addition, the XGBoost model achieves 96.77% accuracy after reducing the number of visitor classes from five to three
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2026-05-12
Issued: 2026-05-12
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI) Association, Thailand. 2022 19th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON 2022) (1570793614). Bangkok : ECTI Association
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.028623 วินาที

Warissara Limpornchitwilai
Title Contributor Type
Prapun Suksompong
Title Contributor Type
Improvement of the RF-based and XGBoost-based visitor data prediction for colocated museums
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Warissara Limpornchitwilai;Prapun Suksompong;Chalie Charoenlarpnopparut;La-or Kovavisaruch;Taweesak Sanpechuda;Nakatani, Momoko

บทความ/Article
Chalie Charoenlarpnopparut
Title Contributor Type
Improvement of the RF-based and XGBoost-based visitor data prediction for colocated museums
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Warissara Limpornchitwilai;Prapun Suksompong;Chalie Charoenlarpnopparut;La-or Kovavisaruch;Taweesak Sanpechuda;Nakatani, Momoko

บทความ/Article
La-or Kovavisaruch
Title Contributor Type
Real time energy monitoring and location tracking system for medical equipment management in hospital
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Tiwat Pongthavornkamol;Sodsai Wisadsud;Wanida Sungpetch;Supaporn Srimoung;Supatra Manatrainon;Thitipong Wongsatho;Kriangkrai Maneerat;Sambat Lim;Krisada Chinda;Taweesak Sanpechuda;La-or Kovavisaruch;Kamol Kaemarungsi

บทความ/Article
Improvement of the RF-based and XGBoost-based visitor data prediction for colocated museums
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Warissara Limpornchitwilai;Prapun Suksompong;Chalie Charoenlarpnopparut;La-or Kovavisaruch;Taweesak Sanpechuda;Nakatani, Momoko

บทความ/Article
Virtual horizons : pioneering the Metaverse in education and industry across ASEAN and beyond
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ittipon Yamyuan;Piya Kovintavewat;Sushank Chaudhary;Juthatip Wisanmongkol;Saadi, Muhammad;Makino, Mitsunori;La-or Kovavisaruch;Lunchakorn Wuttisittikulkij;Pisit Vanichchanunt;Avishi Waidyaratne;Kamol Kaemarungsi;Nitthita Chirdchoo;Pruk Sasithong;Panithan La-aiddee;Taweesak Sanpechuda;Petchpilin Tontiwinyoopong;Suebphong Noisri;Delima, Rosa

บทความ/Article
Taweesak Sanpechuda
Title Contributor Type
Real time energy monitoring and location tracking system for medical equipment management in hospital
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Tiwat Pongthavornkamol;Sodsai Wisadsud;Wanida Sungpetch;Supaporn Srimoung;Supatra Manatrainon;Thitipong Wongsatho;Kriangkrai Maneerat;Sambat Lim;Krisada Chinda;Taweesak Sanpechuda;La-or Kovavisaruch;Kamol Kaemarungsi

บทความ/Article
Improvement of the RF-based and XGBoost-based visitor data prediction for colocated museums
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Warissara Limpornchitwilai;Prapun Suksompong;Chalie Charoenlarpnopparut;La-or Kovavisaruch;Taweesak Sanpechuda;Nakatani, Momoko

บทความ/Article
Virtual horizons : pioneering the Metaverse in education and industry across ASEAN and beyond
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ittipon Yamyuan;Piya Kovintavewat;Sushank Chaudhary;Juthatip Wisanmongkol;Saadi, Muhammad;Makino, Mitsunori;La-or Kovavisaruch;Lunchakorn Wuttisittikulkij;Pisit Vanichchanunt;Avishi Waidyaratne;Kamol Kaemarungsi;Nitthita Chirdchoo;Pruk Sasithong;Panithan La-aiddee;Taweesak Sanpechuda;Petchpilin Tontiwinyoopong;Suebphong Noisri;Delima, Rosa

บทความ/Article
Experience NECTECs virtual 3D mini-exhibition hall : A digital showcase for online visitors
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Tulatorn Yongprayoon;Ali, Mazhar;Taweesak Sanpechuda;Laor Kovavisaruch;Lunchakorn Wuttisittikulkij;Pisit Vanichchanunt

บทความ/Article
Nakatani, Momoko
Title Contributor Type
Improvement of the RF-based and XGBoost-based visitor data prediction for colocated museums
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Warissara Limpornchitwilai;Prapun Suksompong;Chalie Charoenlarpnopparut;La-or Kovavisaruch;Taweesak Sanpechuda;Nakatani, Momoko

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 0
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,343
รวม 2,343 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 39,927 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 244 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 1 ครั้ง
รวม 40,175 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 : 216.73.217.174