Forecasting the Future of Time Series Data Using Machine Learning

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อนำเสนอขั้นตอนวิธีการสร้างรูปแบบการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาโดยใช้ข้อมูลอนุกรมหลายตัวแปรสำหรับการสอนเครื่องจักรการเรียนรู้ ในงานวิจัยนี้คัดเลือกเครื่องจักรการเรียนสำหรับเป็นตัวแบบพยากรณ์จาก 4 เทคนิค ได้แก่ เทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เพื่อนบ้านใกล้เคียง ระบบผสมโครงข่ายประสาทเทียมและตรรกคลุมเครือ โครงข่ายประสาทเทียมแบบเปอร์เซ็ปตรอนหลายชั้น ในการวิจัยใช้ข้อมูลอนุกรมเวลาปริมาณน้ำของกรมชลประทานที่ 15 โครงการพระราชดำริลุ่มน้ำปากพนัง ในช่วงระยะเวลา 7 ปี จำนวน 12 ตัวแปร โดยใช้ข้อมูลน้ำตัวแปรที่ 1 ถึง 11 เป็นอินพุตสำหรับพยากรณ์ตัวแปรที่ 12 ผลการวิจัยพบว่า โครงข่ายประสาทเทียมแบบเปอร์เซ็ปตรอนหลายชั้นให้ผลการทำนายในชุดทดลองได้ดีที่สุด โดยมีค่าผิดพลาดในการพยากรณ์เท่ากับ 0.486 รองลงมา ได้แก่ เทคนิคเพื่อนบ้านใกล้เคียง มีค่าผิดพลาดในการพยากรณ์เท่ากับ 1.376 เทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มีค่าผิดพลาดในการพยากรณ์เท่ากับ 2.169 และระบบผสมโครงข่ายประสาทเทียมตรรกคลุมเครือ มีค่าผิดพลาดในการพยากรณ์เท่ากับ 4.284 ตามลำดั

Evaluation of Machine Learning approach in flood prediction scenarios and its input parameters: A systematic review

Flood disaster is a major disaster that frequently happens globally, it brings serious impacts to lives, property, infrastructure and environment. To stop flooding seems to be difficult but to prevent from serious damages that caused by flood is possible. Thus, implementing flood prediction could help in flood preparation and possibly to reduce the impact of flooding. This study aims to evaluate the existing machine learning (ML) approaches for flood prediction as well as evaluate parameters used for predicting flood, the evaluation is based on the review of previous research articles. In order to achieve the aim, this study is in two-fold; the first part is to identify flood prediction approaches specifically using ML methods and the second part is to identify flood prediction parameters that have been used as input parameters for flood prediction model. The main contribution of this paper is to determine the most recent ML techniques in flood prediction and identify the notable parameters used as model input so that researchers and/or flood managers can refer to the prediction results as the guideline in considering ML method for early flood prediction