แบบจำลองการทำนายระยะเวลาในการเข้าเทียบท่าของเรือโดยสารสาธารณะ - พัชรเจริญวงษ์ ชนะวิชญ์; เหิรเมฆ กันต์กวี; กิ้มปาน วรางคณา (วารสารวิทยาศาสตร์ลาดกระบัง, 2020)
งานวิจัยนี้นำเสนอ การสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายระยะเวลาในการเข้าเทียบท่าของเรือโดยสารสาธารณะ โดยใช้ข้อมูลการเดินเรือจากอุปกรณ์อินเทอร์เน็ตประสานสรรพสิ่ง (Internet of Things : IoT) บนเรือโดยสารสาธารณะ ตั้งแต่วันที่ 27 พฤศจิกายน 2561 ถึงวันที่ 31 พฤษภาคม 2562 เพื่อนำข้อมูลของเรือโดยสารสาธารณะมาวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ และนำไปสร้างเป็นแบบจำลองการทำนายที่สร้างด้วยอัลกอริทึมการถดถอยต่าง ๆ ทั้ง 6 อัลกอริทึม ประกอบไปด้วย Linear Regression, Random Forest, Gradient Boost, eXtreme Gradient Boost, Light Gradient Boost และ CatBoost จากนั้นทดสอบประสิทธิภาพแบบจำลอง ด้วยการหารากของค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error : RMSE) เพื่อหาแบบจำลองที่ดีที่สุด และวัดผลโดยนำระยะเวลาที่แบบจำลองทำนายได้ ไปทดสอบเทียบกับระยะเวลาการเดินเรือของเรือโดยสาร ซึ่งผลการวิจัยพบว่าแบบจำลองของการเดินเรือที่สร้างจากอัลกอริทึม CatBoost มีค่า RMSE ดีที่สุด ในการเดินเรือจากท่าเรือต้นทางไปยังท่าเรือปลายทางอยู่ที่ 88.25 วินาที และในเที่ยวการเดินเรือปลายทางไปยังต้นทาง มีค่าความคลาดเคลื่อนโดยเฉลี่ยในการเดินเรือดีที่สุดอยู่ที่ 90.06 วินาที เมื่อเทียบกับอัลกอริทึมอื่น