Mathematical Model for Forecasting the Quantity Production of Biodiesel in Thailand
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
This research aimed to compare a mathematical model for forecasting the monthly quantity production of biodiesel as fatty acid methyl ester in Thailand. The data was collected from the Department of Energy Business, Ministry of Energy from January 2017 to July 2023, with 79 values, divided into two sets. In the first set from January 2017 to December 2022, 72 values were used for the modeling by Holt’s exponential smoothing method, Brown’s exponential smoothing method, BoxJenkins method, and combined forecasting. In the second set from January to July 2023, 7 values were used for checking the accuracy of the forecasting models via the determination of the lowest
mean absolute percentage error (MAPE) and root mean square error (RMSE). The results found that the Box-Jenkins method was the most appropriate method (MAPE = 41.833, RMSE = 0.324). The model for forecasting was ARIMA (0, 2, 1) with constant.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของ PBRU Science Journal
References
อ้อยใจ ทองเฌอ, วิทูรัช กู๊ดวิน, อุกฤษฎ์ สหพัฒน์สมบัติ. รู้จักไบโอดีเซลใน 4 ชั่วโมง. ปทุมธานี: ศูนย์เทคโนโลยีโลหะและวัสดุแห่งชาติ; 2550.
นรินทร์ ตันไพบูลย์. แนวโน้มธุรกิจ/อุตสาหกรรม ปี 2563-2565: อุตสาหกรรมไบโอดีเซล [อินเทอร์เน็ต]. 2563 [เข้าถึงเมื่อ 10 ก.ย. 2566]. เข้าถึงได้จาก: https://www.krungsri.com/th/research/industry/industry-outlook/energy-utilities/biodiesel/io/io-biodiesel-20
อภิญญา ขนุนทอง. แนวโน้มธุรกิจ/อุตสาหกรรม ปี 2564-2566: อุตสาหกรรมไบโอดีเซล [อินเทอร์เน็ต]. 2564 [เข้าถึงเมื่อ 10 ก.ย. 2566]. เข้าถึงได้จาก: https://www.krungsri.com/th/research/industry/industry-outlook/energy-utilities/biodiesel/io/io-biodiesel-21
พิราวรรณ หนูเสน, ประสิทธิ์ พยัคฆพงษ์, ธิดาพร ศุภภากร. การเปรียบเทียบตัวแบบการพยากรณ์ปริมาณการผลิตน้ำมันดิบในประเทศไทย. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ 2558;23:377-84.
กรมธุรกิจพลังงาน กระทรวงพลังงาน. ปริมาณการผลิตน้ำมันไบโอดีเซลประเภทเมทิลเอสเตอร์ของกรดไขมัน [อินเทอร์เน็ต]. 2562 [เข้าถึงเมื่อ 10 ก.ย. 2566]. เข้าถึงได้จาก: https://www.doeb.go.th/info/data/datadistribution/ biodieselB100_Manufac.pdf
กรมธุรกิจพลังงาน กระทรวงพลังงาน. การผลิตไบโอดีเซล เปรียบเทียบ 5 ปีย้อนหลัง จนถึงปัจจุบัน [อินเทอร์เน็ต]. 2566 [เข้าถึงเมื่อ 10 ก.ย. 2566]. เข้าถึงได้จาก: https://data.doeb.go.th/no/dataset/production_b100_5years_ current/resource/d0a4cad6-8ed9-4532-8352-e29551d204b2
ศิริลักษณ์ สุวรรณวงศ์. เทคนิคการพยากรณ์เชิงปริมาณ: การวิเคราะห์อนุกรมเวลา. นครปฐม: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยมหิดล; 2556.
มุกดา แม้นมินทร์. อนุกรมเวลาและการพยากรณ์. กรุงเทพฯ: โฟร์พริ้นติ้ง; 2549.
สมเกียรติ เกตุเอี่ยม. เทคนิคการพยากรณ์. สงขลา: มหาวิทยาลัยทักษิณ; 2548.
Huang H, Lee TH. To combine forecasts or to combine information? Econom Rev 2010;29:534-70.
Avuglah RK, Adu-Poku KA, Harris E. Application of ARIMA models to road traffic accident cases in Ghana. Int J Stat Appl 2014;4:233-9.
วรางคณา เรียนสุทธิ์. การเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์ทิศทางลมที่ระดับความสูง 120 เมตร จังหวัดนครศรีธรรมราช. วารสารหน่วยวิจัยวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสิ่งแวดล้อมเพื่อการเรียนรู้ 2563;11:40-52.
ภิรมย์ สุวรรณสม, ทองสุข พละมา, ปนัดดา แทนสุโพธิ์. การผลิตไบโอดีเซลจากน้ำมันที่ใช้แล้ว โดยใช้เถ้าแกลบเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาและหาสภาวะที่เหมาะสม โดยวิธีพื้นผิวตอบสนอง. มหาสารคาม: มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม; 2561.
Johnson RA, Bhattacharyya GK. Statistics Principles and Methods. 6th ed. Chichester: John Wiley; 2011.
