กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้:
https://ir.stou.ac.th/handle/123456789/12961
ชื่อเรื่อง: | การพัฒนาโมเดลพยากรณ์สำหรับปริมาณการรับส่งข้อมูลอินเทอร์เน็ต โดยใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม |
ชื่อเรื่องอื่นๆ: | Development forecasting model for internet data transfer using neural network technique |
ผู้แต่ง/ผู้ร่วมงาน: | ศรันย์ นาคถนอม นัทวุฒิ ขันธกสิกรรม, 2527- มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. สำนักบัณฑิตศึกษา เตชค์ฐสิณป์ เพียซ้าย |
คำสำคัญ: | ระบบสื่อสารข้อมูล โครงข่ายบริการสื่อสารร่วมระบบดิจิทัล เครือข่ายคอมพิวเตอร์ การสื่อสารด้วยระบบดิจิทัล |
วันที่เผยแพร่: | 2564 |
สำนักพิมพ์: | มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช |
บทคัดย่อ: | การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) ศึกษารูปแบบการพยากรณ์ปริมาณการรับส่งข้อมูลอินเทอร์เน็ตโดยใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม (2) พัฒนาโมเดลพยากรณ์ปริมาณการรับส่งข้อมูลอินเทอร์เน็ตโดยเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม และ (3) ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่ใช้ในการพยากรณ์โดยเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อหารูปแบบในการพยากรณ์ปริมาณการรับส่งข้อมูลอินเทอร์เน็ตที่เหมาะสมผู้วิจัยใช้ข้อมูลปริมาณการรับส่งข้อมูลอินเทอร์เน็ตจากบริษัทโทรคมนาคมแห่งชาติจำกัด (มหาชน) เดือนมกราคมถึงธันวาคม 2564 จำนวนทั้งสิ้น 12 ชุดข้อมูลและทำการแบ่งข้อมูลแต่ละชุดออกเป็น 2 ชุดประกอบด้วย ชุดที่ 1 สำหรับการเรียนรู้โมเดลพยากรณ์ ชุดที่ 2 สำหรับการทดสอบโมเดลพยากรณ์ด้วยอัตราส่วน 70 ต่อ 30 ข้อมูลนำเข้า (n) สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่ย้อนกลับมี 5 โหนดและมีผลลัพธ์ 1 โหนดและใช้อัลกอริธีมเลเวนเบอร์ก-มารค์วอร์ทในการฝึกสอนโครงข่ายสำหรับการปรับค่าน้ำหนัก ค่าไบแอส และค่าจำนวนโหนดในชั้นซ่อนที่แตกต่างกันเพื่อออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมที่ทำให้มีค่าเฉลี่ยร้อยละความผิดพลาดสัมบูรณ์ (MAPE) ต่ำที่สุด ผลการวิจัยพบว่า (1) รูปแบบการพยากรณ์โดยใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมเพอร์เซ็ปตรอนหลายชั้นแบบแพร่ย้อนกลับเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์ปริมาณการรับส่งข้อมูลอินเทอร์เน็ต (2) โมเดลดังกล่าวได้ใช้เทคนิคของอัลกอริธึมเลเวนเบอร์ก-มารค์วอร์ทสำหรับการพัฒนาโมเดลเพื่อหาจำนวนโหนดในชั้นซ่อนที่เหมาะสมได้เท่ากับ 2 เท่าของ n และผลจากการประเมินประสิทธิภาพพบว่า (3) โมเดลการพยากรณ์ที่ได้ทำการพัฒนาเพื่อพยากรณ์ปริมาณการรับส่งข้อมูลอินเทอร์เน็ตสำหรับโมเดลแบบ 1n, 2n, 3n, 4n, และ 5n มีค่าเฉลี่ยร้อยละความผิดพลาดสัมบูรณ์ของการพยากรณ์เป็น 3.59, 3.01, 4.02, 4.08 และ 5.95 ตามลำดับ โดยการพยากรณ์ของโมเดลแบบ 2n เป็นโมเดลที่ให้ค่าเฉลี่ยร้อยละความผิดพลาดสัมบูรณ์ต่ำที่สุด |
รายละเอียด: | วิทยานิพนธ์ (วท.ม. (เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร))-- มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช, 2564 |
URI: | https://ir.stou.ac.th/handle/123456789/12961 |
ปรากฏในกลุ่มข้อมูล: | Science Tech - Theses |
แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
แฟ้ม | รายละเอียด | ขนาด | รูปแบบ | |
---|---|---|---|---|
FULLTEXT.pdf | เอกสารฉบับเต็ม | 40.02 MB | Adobe PDF | ดู/เปิด |
รายการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ Creative Commons License