Forecast of the price of jasmine ricewith Data Mining Techniques
การพยากรณ์ราคาข้าวเปลือกหอมมะลิด้วยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล
เฉลิมวุฒิ คำเมือง และ วชิรารักษ์ โอรสรัมย์ อาจารย์สาขาวิชาคณิตศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏบุรีรัมย์ ได้รับการตีพิมพ์วิจัยเรื่อง การพยากรณ์ราคาข้าวเปลือกหอมมะลิด้วยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล Forecast of the price of jasmine ricewith Data Mining Techniques ในวารสาร The Journal of Applied Science วารสารวิทยาศาสตร์ประยุกต์ ระดับ TCI1 Vol. 21No. 1[2022]: 244-210
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อทำนายราคาข้าวเปลือกหอมมะลิข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาราคาข้าวเปลือกหอมมะลิเฉลี่ยรายเดือนตั้งแต่มกราคมพ.ศ. 2553 -ธันวาคม พ.ศ. 2563 จำนวน 132 ข้อมูลโดยแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ชุดข้อมูลชุดที่ 1 ตั้งแต่เดือนมกราคมพ.ศ. 2553 – ธันวาคม พ.ศ. 2562 จำนวน 120 ข้อมูล สำหรับศึกษาตัวแบบพยากรณ์ โดยวิธีบอกซ์เจนกินส์ (Box-Jenkins) วิธีแบ็กกิ้ง (Bagging) และวิธีแรนดอมฟอเรสต์ (Random Forest) ข้อมูลชุดที่ 2 ตั้งแต่เดือนมกราคมพ.ศ. 2563 -ธันวาคม พ.ศ. 2563 จำนวน 12 ค่าสำหรับการเปรียบเทียบความแม่นยำของค่าพยากรณ์โดยใช้เกณฑ์รากที่สองของความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย (Root Mean Square Error: RMSE) และเกณฑ์เปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (Mean Absolute Percentage Error: MAPE) ผลการศึกษาพบว่าจากวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมที่สุดคือวิธีแรนดอมฟอเรสต์
คำสำคัญ: พยากรณ์, บอกซ์เจนกินส์, แรนดอมฟอเรสต์, แบ็กกิ้
Abstract
The purpose of this research was to construct model for predicting the price of Jasmine Paddy price.Data used to study the average monthly price of jasmine rice from january 2010 to december 2020, 132 values, divided into two sets. The first set from January 2010 to December 2019, 120 values were used for the modeling by of box jenkins method, bagging and random forest. Another set from january 2020 to december 2020, 12 values were used for checking the accuracy of the forecasting models via the determination of the lowest root mean square error and mean absolute percentage error. The results showed that all forecasting methods studied, the random forestwas the most appropriate method.
Keywords: forecast, box-jenkins, random forest, bagging
doi: 10.14416/j.appsci.2022.01.020
https://ph01.tci-thaijo.org/index.php/JASCI/article/view/244210
สรุปผลการทดลอง
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ทำนายราคาข้าวเปลือกหอมมะลิ โดยใช้ตัวแบบพยากรณ์ วิธีบอกซ์เจนกินส์ วิธีแบ็กกิ้ง และ วิธีแรนดอมฟอเรสต์พบว่า วิธีแรนดอมฟอเรสต์ได้ทำนายราคาข้าวเปลือกหอมมะลิได้ใกล้เคียงกับค่าจริงที่สุด และเมื่อคำนวณค่า RMSE ได้ 1,699.64 และได้ค่า MAPE เป็น 9.80
เอกสารอ้างอิง
Chai, T & Draxler, R. (2014). Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? –Arguments against avoiding RMSE in the literature. Geosci. Model Dev. 7, 1247-1250.
Gorad, N. Zalte I, J. Nandi, A. & Nayak, D. (2017). Career Counselling Using Data Mining. Int. J. Eng. Sci. Comput.(IJESC), 7(4), 10271-10274.
Intarat, K & Sillaparat, S. (2019). Tropical Mangrove Species Classification Using Random Forest Algorithm and Very High-Resolution Satellite Imagery. Burapha Science Journal 24(2), 742-753. (in Thai)
Isserman, A. (1977). The Accuracy of Population Projections for Subcounty Areas. Journal of the American Institute for Planners, 43, 247-59.
Jenkins, G.M. & Reinsel, G.C. (1994). Time Series Analysis; Forecasting and Control. 3rd Edition, Prentice Hall, Englewood Cliff, New Jersey.
Kodosueb, S. & Boonlha,K. (2016). Construction of Model for the price of Thai jasmine rice 105. Science and technology Nakhon Sawan Rajabhat University Journal. 8(8), 49-60. (in Thai)
Poonsawad, A. & Sanrach, C. (2019). A Study of Techniques in Predicting of a Fund Receiving for Poor Students of Phrakhao School Students by Using Data Mining Technique. The Sci of Phetchaburi Rajabhat University. 16(2), 1-10. (in Thai)
Riansu, W. (2016). Forecasting the Prices of Paddy Rice at 15% Moisture Content. The Sci J of Phetchaburi Rajabhat University. 13(1), 14-25. (in Thai)
Sujatha M, Devi L. (2013). Feature Selection Techniques using for High Dimensional Data in Machine Learning. IJERT (2), 97-102.
Thai Rice Exporters Association. (2020). the 53rd Annual General Assembly Meeting for the Year 2020. Report. (in Thai)
Wanon, S. Arreerard, T & Sanrach, C. (2018). A Study of Techniques in Predicting Career Counseling for Undergraduate Students of the Computer Program by Using Data Mining Technique. Journal of Innovation Technology Management, 5(1), 164-171. (in Thai)
Yoyram, J. Suntaralak, S. & Somchai, K. (2020). Analysis of Consumer Factors towards the Purchase of Silk Pupa in Ban Hua Saphan, Ban Yang, Phutthaisong District, Buriram Province with Data Mining Techniques. pp. 1-7. In The 6th National Conference on Technology and Innovation Management NCTIM 2020. Rajabhat Maha Sarakham University, Maha Sarakham. (in Thai)