ปีงบประมาณ
2562
ประเภททุนวิจัย
เพื่อสร้างองค์ความรู้พื้นฐานของประเทศ
ลักษณะงานวิจัย
ชุดโครงการวิจัยย่อย
ผู้รับผิดชอบ
เจษฎาพร ปาคำวัง และ วรชัย ศรีเมือง
หน่วยงาน
คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) เพื่อคาดการณ์แนวโน้มการท่องเที่ยวของนักท่องเที่ยวภายใน อ.เขาค้อ จ.เพชรบูรณ์ โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล 2) เพื่อเปรียบเทียบความแม่นยำในการพยากรณ์จำนวนนักท่องเที่ยวโดยใช้ซอฟต์แวร์ประเภท Web Based ด้วย Neural Network ผลการทดลองการวัดประสิทธิภาพด้านความถูกต้องจากพัฒนาโมเดลการคาดการณ์แนวโน้มการท่องเที่ยว อำเภอเขาค้อ จังหวัดเพชรบูรณ์โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล และโครงข่ายประสาทเทียม แสดงให้เห็นว่า เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ J48 ขั้นตอนการแบ่งชุดข้อมูล 10K สามารถให้ค่าความถูกต้องสูงสุดที่ 80.93 % มีค่าความผิดพลาด 19.07% ใช้เวลาในการฝึกสอน 4.64 วินาที เวลาในการทดสอบ 6.32 วินาที ซึ่งในเทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมเพอร์เซ็ปตรอนหลายชั้น Multi Layer Perceptron (MLP) จะต้องกำหนดการแบ่งชุดข้อมูล จำนวน 6K มีค่าความถูกต้องสูงสุดที่ 90.13 % ค่าความผิดพลาด 9.87 % ใช้เวลาในการฝึกสอน 21.21 วินาที เวลาในการทดสอบ 4 นาที 55 วินาที เพราะข้อมูลที่นำมาใช้ในการดำเนินการวิจัยในครั้งนี้มีความซับซ้อน ดังนั้นผลการดำเนินงานวิจัยการพัฒนาโมเดลการคาดการณ์แนวโน้มการท่องเที่ยว อำเภอเขาค้อ จังหวัดเพชรบูรณ์โดยใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม ให้ค่าความถูกต้องได้มากกว่าผลการทำนายด้วยเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ แต่ใช้เวลาได้มากกว่า
This research aims to 1) to predict the trend of tourist travel in Khao Kho, phetchabun, using data mining techniques, 2) to compare the accuracy of forecasts, the number of tourists by using Web Based software with Neural Network results measurement accuracy performance model developed to predict trends in tourism. Amphoe Khao Kho phetchabun province by using data mining techniques and artificial neural network. Demonstrate that the decision tree technique J48 step splits the DataSet 10K can give the highest accuracy at 80.93 percent 19.07% error values spend time coaching 4.64 sec test time in seconds, 6.32 artificial neural network concept of multiple layers of Multi Layer Tron perfect Perceptron (MLP) will schedule breaks the data set number 6K contains the correct values for the maximum error value 90.13% 9.87% spent time coaching 21.21 seconds in 4 minutes 55 seconds, because the test data used to conduct research on this complicated time. Therefore, the results of the research to develop a model to predict trends in tourism. Amphoe Khao Kho, province .
คำสำคัญ
เหมืองข้อมูล, ต้นไม้ตัดสินใจ, โครงข่ายประสาทเทียม, Data Mining, Decision Tree, Artificial neural network
หมายเหตุ
ดำเนินการเสร็จสิ้น