2012 ©
             ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
ชื่อบทความที่เผยแพร่ A Comparison of Forecasting Models using Multiple Regression and Artificial Neural Networks for the Supply and Demand of Thai Ethanol 
วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ 12 ธันวาคม 2556 
การประชุม
     ชื่อการประชุม The IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management 
     หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม IEEM 2013 Secretariat Office Meeting Matters International 
     สถานที่จัดประชุม Bangkok 
     จังหวัด/รัฐ Thailand 
     ช่วงวันที่จัดประชุม 10 ธันวาคม 2556 
     ถึง 13 ธันวาคม 2556 
Proceeding Paper
     Volume (ปีที่) 2013 
     Issue (เล่มที่) CFP13IEI-USB 
     หน้าที่พิมพ์ ISBN 978-1-4799-0985-8 
     Editors/edition/publisher Rojanee Homchalee, Weerapat Sessomboon 
     บทคัดย่อ This paper presented three types of models for forecasting the supply and demand of Thai ethanol, so called MR, ANN, and MR-ANN models. MR models were formulated using stepwise multiple regression analysis, which were statistically significant. However, MR models provided low performance in forecasting. ANN models were constructed using artificial neural networks, which provided satisfactory results. Moreover, the third type of models was an integration of multiple regression analysis and artificial neural networks. In MR-ANN models, influential factors from stepwise multiple regression, were taken as inputs for artificial neural networks. The integrated models provided a fair results comparing to the first two types of models. In summary, ANN models provided the lowest MAPE and the highest R2 indicating that the models were the most appropriate among the three types of models. ANN models are therefore recommended to forecast the supply and demand of Thai ethanol.  
ผู้เขียน
527040013-3 นาง โรจนี หอมชาลี [ผู้เขียนหลัก]
คณะวิศวกรรมศาสตร์ ปริญญาเอก ภาคปกติ

การประเมินบทความ (Peer Review) มีผู้ประเมินอิสระ 
มีการเผยแพร่ในระดับ นานาชาติ 
รูปแบบ Proceeding Full paper 
รูปแบบการนำเสนอ Oral 
เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ เป็น 
ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล ไม่ได้รับรางวัล 
แนบไฟล์
Citation 0