DSpace Repository

การทำนายดัชนีคุณภาพอากาศในบริเวณภาคตะวันออกของประเทศไทย ด้วยความแม่นของข่ายงานระบบประสาท

Show simple item record

dc.contributor.author จตุภัทร เมฆพายัพ
dc.contributor.author กิดาการ สายธนู
dc.contributor.other มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะวิทยาศาสตร์
dc.date.accessioned 2022-06-06T03:00:39Z
dc.date.available 2022-06-06T03:00:39Z
dc.date.issued 2563
dc.identifier.uri http://dspace.lib.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/4401
dc.description โครงการวิจัยประเภทงบประมาณสนับสนุนการวิจัยจากกองทุนวิจัยและพัฒนา ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2562 th_TH
dc.description.abstract ปัจจุบันนี้มลพิษทางอากาศกำลังเป็นปัญหาทางสิ่งแวดล้อมที่อยู่ในขั้นวิกฤต การทำนายคุณภาพอากาศจึงกลายมามีบทบาทที่สำคัญในการแจ้งหรือเตือนประชาชนและควบคุมมลพิษทางอากาศในทุกประเทศรวมถึงประเทศไทย มัลติเลเยอร์เพอร์เซพตรอน หรือ MLP เป็นตัวแบบข่ายงานระบบประสาทอย่างง่ายซึ่งถูกสร้างขึ้นเพื่อประเมินและทำนายค่าดัชนีคุณภาพอากาศ หรือ AQI ในบริเวณภาคตะวันออกของประเทศไทย โดยตรวจวัดข้อมูลจากสถานีตรวจวัดคุณภาพอากาศ จำนวน 8 สถานี ที่ตั้งอยู่ในจังหวัดระยอง ชลบุรี และฉะเชิงเทรา ผลการศึกษาพบว่าสารมลพิษหลักทางอากาศที่ส่งผลต่อค่า AQI ในบริเวณภาคตะวันออกของประเทศเป็นส่วนใหญ่ คือ ก๊าซโอโซนและฝุ่นละอองขนาดเล็กกว่า 10 ไมครอน และที่เหลืออีกไม่ถึง 2% เป็นผลมาจากก๊าซไนโตรเจนไดออกไซด์ ก๊าซซัลเฟอร์ไดออกไซด์ และก๊าซคาร์บอนมอนอกไซด์ สำหรับช่วงเวลาที่มีอิทธิพลต่อค่า AQI สามารถแบ่งได้เป็น 3 กลุ่ม คือ กลุ่มที่ 1 เป็นกลุ่มที่มีค่า AQI ต่ำ ซึ่งเป็นช่วงปลายฤดูร้อนและฤดูฝน (เดือนเมษายน และเดือนมิถุนายนถึงกันยายน) กลุ่มที่ 2 เป็นกลุ่มที่มีค่า AQI ปานกลาง ซึ่งเป็นช่วงฤดูร้อนและต้นฤดูฝน (เดือนกุมภาพันธ์ มีนาคม และพฤษภาคม) และกลุ่มที่ 3 เป็นกลุ่มที่มีค่า AQI สูง ซึ่งเป็นช่วงฤดูหนาว (เดือนตุลาคมถึงมกราคม) นอกจากนี้ตัวแบบข่ายงานระบบประสาทที่ได้ยังสามารถทำนายและจำแนกกลุ่มของดัชนีคุณภาพอากาศได้ค่อนข้างสมบูรณ์และถูกต้องโดยเห็นได้จากความแม่นของค่าอัตราการจำแนกถูกที่มีค่ามากประมาณ th_TH
dc.description.sponsorship กองทุนวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยบูรพา th_TH
dc.language.iso th th_TH
dc.publisher คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา th_TH
dc.subject คุณภาพอากาศ th_TH
dc.subject ข่ายงานคอมพิวเตอร์ th_TH
dc.subject มลพิษทางอากาศ th_TH
dc.title การทำนายดัชนีคุณภาพอากาศในบริเวณภาคตะวันออกของประเทศไทย ด้วยความแม่นของข่ายงานระบบประสาท th_TH
dc.title.alternative Air Quality Index Prediction in the Eastern Regions of Thailand with Accuracy of Neural Networks en
dc.type Research th_TH
dc.author.email jatupat@buu.ac.th th_TH
dc.author.email ksaithan@buu.ac.th th_TH
dc.year 2563 th_TH
dc.description.abstractalternative Air pollution has turned to a critical environmental problem nowadays. Prediction of air quality then plays a significant role in notifying or warning people about and controlling air pollution in every countries including Thailand. Based on data measured by the eight monitoring stations located in Rayong, Chon Buri and Chachoengsao, the simple design, Multi-Layer Perceptron or MLP, was built for neural network models to appraise and predict the air quality index or AQI in the eastern area of Thailand. The study results indicate that O3 and PM10 respectively play the dominant role in AQI value while NO2, SO2 and CO together account for less than 2% importance. The period associated with AQI levels is classified into three groups. The low AQI is at the end of summer and in rainy season (April, June to September). The medium AQI is in summer and at the beginning of rainy season (February, March and May). The high AQI is in winter (October to January). Additionally, the obtained neural network models are able to rather perfectly predict and classify the AQI groups, as seeing of the accuracy of high percentage for correct classification rate or CCR with approximately 90% in training data set as well 88% in validation data set. en
dc.keyword สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศและนิเทศศาสตร์ th_TH


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account