รายละเอียดนวัตกรรม
ความรู้ / เทคโนโลยี
ประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network: ANN) แบบแพร่ย้อนกลับ เพื่อพยากรณ์ระดับน้ำรายวันสำหรับการทำนา โดยกำหนดพารามิเตอร์การเรียนรู้ที่เหมาะสม (Learning rate 0.05, Momentum 0.9) ใช้ข้อมูลสถิติในอดีตในการฝึกสอนจนได้แบบจำลองที่มีค่า MSE ต่ำ (0.001) และ RMSE ต่ำที่สุด
จุดเด่น
1.พยากรณ์ระดับน้ำได้แม่นยำ ค่าความคลาดเคลื่อนไม่เกิน ±0.5 เมตร
2.แบบจำลองโครงข่าย 1 เอาต์พุต ให้ประสิทธิภาพดีกว่าโครงข่ายหลายเอาต์พุต
3.ใช้ข้อมูลจริงในอดีต ให้ผลการพยากรณ์เชื่อถือได้และนำไปใช้ได้จริง
4.ช่วยวางแผนจัดการน้ำ ลดความเสี่ยงน้ำท่วมหรือขาดน้ำในนาข้าว
2.แบบจำลองโครงข่าย 1 เอาต์พุต ให้ประสิทธิภาพดีกว่าโครงข่ายหลายเอาต์พุต
3.ใช้ข้อมูลจริงในอดีต ให้ผลการพยากรณ์เชื่อถือได้และนำไปใช้ได้จริง
4.ช่วยวางแผนจัดการน้ำ ลดความเสี่ยงน้ำท่วมหรือขาดน้ำในนาข้าว
รายละเอียดเพิ่มเติม
ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจด้านการจัดการน้ำในสภาวะฝนแปรปรวน น้ำท่วม และภัยแล้ง
ปัญหาและประโยชน์ (Pain & Gain)
ปัญหา (Pain Points)
-
--
ประโยชน์ (Gain Points)
-
--
กลุ่มเป้าหมาย
รายละเอียดกลุ่มเป้าหมาย
ภาคประชาชน/สังคม
ประวัติการได้รับทุนสนับสนุน
| ปีงบฯ | ชื่อแหล่งทุน | ประเภท |
|---|---|---|
| วิจัย |
พิกัดแผนที่
กำลังโหลดแผนที่...
ผลลัพธ์และผลกระทบเชิงประจักษ์
ROI (Economic)
ตัวชี้วัด:
ปริมาณ: 0
SROI (Social)
ตัวชี้วัด:
ปริมาณ:
