วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2549

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีวัตถุประสงค์สำคัญอยู่ที่การศึกษา และหารูปแบบของการพยากรณ์ปริมาณการใช้พลังงานของภาคอุตสาหกรรมในประเทศไทย โดยพิจารณาในส่วนของอุตสาหกรรมโลหะขั้นมูลฐาน และอุตสาหกรรมสิ่งทอ โดยใช้ข้อมูลปัจจัยทางเศรษฐกิจทั้ง 8 ปัจจัย อันได้แก่ผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (Gross Domestic Product: GDP) อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ (Exchange rate) ราคาทองคำ (Go9ld Price) อัตราการว่างงาน (Rate of unemployment) จำนวนแรงงานในภาคอุตสาหกรรม (Employment) และดัชนีผลผลิตอุตสาหกรรม (Manufacturing production Index) ดัชนีราคาผู้ผลิต (producer price index หรือ PPI) และอัตราเงินเฟ้อ (Inflation Rate) ของประเทศไทยตั้งแต่ปี พ.ศ. 2542- พ.ศ. 2543 ในการสร้างรูปแบบของการพยากรณ์ และใช้ข้อมูลสำหรับการทดสอบ ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2544 – พ.ศ. 2548 ในการวิจัยนี้ได้นำโครงข่ายประสาทเทียมมาประยุกต์ใช้ในการหารูปแบบของการพยากรณ์โดยโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้มีลักษณะโครงสร้างแบบมัลติเลเยอร์เพอร์เซพตรอน (Multilayer Perceptron) ที่มีการเรียนรู้แบบแบ็คพรอพาเกชั้นอัลกอริทึม (Back propagation Algorithm) ในการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมได้ใช้โปรแกรม Pythia Version 1.02 ซึ่งเป็นโปรแกรมสำหรับพัฒนาและออกแบบโครงข่ายประสาทเทียม ผลการพยากรณ์ที่ได้ถูกนำมาเปรียบเทียบกับการพยากรณ์โดยใช้การพยากรณ์แบบ ARIMA (Box – Jenkins) และข้อมูลปริมาณการใช้พลังงานจริงในสาขาอุตสาหกรรมโลหะขั้นมูลฐานและอุตสาหกรรมสิ่งทอ ผลจากการเปรียบเทียบสามารถสรุปได้ว่า โครงข่ายประสาทเทียมสามารถพยากรณ์ได้แม่นยำกว่าการพยากรณ์แบบ ARIMA โดยมีร้อยละของค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยสัมบูรณ์ (Mean Absolute Percentage Square Error: MAPE) ต่ำกว่า 10