Mathematical Model for Forecasting Water Use a Case Study in Muang Buriram Municipality
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The purpose of this research was to construct model for accurate prediction of municipal in muang buriram municipality area by using the provincial waterworks authority data Buriram Branch from January 2004 to December 2018, 180 values, divided into two sets. The first set from January 2004 to December 2017, 168 values were used for the modeling by of Box Jenkins method, Artificial Neural Network method and Model Tree: M5P. Another set from January 2018 to December 2018, 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 Model Tree: M5P was the most appropriate method.
Article Details
References
ณิชา สุภาพิมพ์ และ สุเมธ แก่นมณี. 2555. การพยากรณ์ความต้องการใช้นํ้าเพื่อการอุปโภคบริโภคในอนาคต โดยใช้แบบจำลองอารีมาและแบบลองการ์ช. วารสารวิจัย มข. ฉบับสาขา มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 11(1), 45-55. [Nicha Supapim and Sumeth Kaenmanee. 2012. Forecasting future demand for water consumption using the ARIMA modal and GARCH modal. KKU Research Journal - Humanity and Social Science, 11(1), 45-55 (in Thai)]
นัยนา ศรีชัย, ศิริรัตน์ กวยระคาร และ ชนิดา สุวรรณประสิทธิ์. 2559. การใช้น้ำประปาและสมการพยากรณ์ปริมาณน้ำประปาของธุรกิจโรงแรมและท่องเที่ยว เมืองป่าตอง จังหวัดภูเก็ต. สงขลานครินทร์ ฉบับสังคมศาสตร์และมนุษยศาสตร์, 22(2), 255-292. [Naiyana Srichai, Sirirat Kuayrakan and Chanida Suwanprasit. 2016. Water Use and Water Demand Modeling for Hotel and Tourism Business, Patong, Phuket Province. Songklanakarin: Journal of Social Sciences and Humanities, 22(2), 255-292. (in Thai)]
Box, G.E.P. Jenkins, G.M. and Reinsel, G.C. (1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3rd Edition. New Jersey: Prentice Hall.
Preis, A., and A. Ostfeld. (2007). A coupled model tree–genetic algorithm scheme for flow and water quality predictions in watersheds. Journal of Hydrology, No.349(3-4), 364-375.
Witten, I.H. and Frank, E. (2005) Data mining: Practical machine learning tools and techniques. 2nd Edition, Morgan Kaufmann Publisher, Burlington.
วีรศักดิ์ ฟองเงิน, วรปภา อารีราษฎร์ และ เผด็จ พรหมสาขา ณ สกลนคร. 2560. การพยากรณ์ปริมาณน้ำในเขื่อนกิ่วลม โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล. วารสารวิทยาการจัดการสมัยใหม่, 10(2), 121-131. [Werasak Fongngen, Worapapha Arreerard and Padej Phomasakha Na Sakolnakorn. 2017. Forecasting Daily Discharge in Kievlom Dam Using Data Mining Techniques. Journal of Modern Management Science, 10(2), 121-131. (in Thai)]