วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2554

การพยากรณ์ปริมาณน้ำเป็นองค์ประกอบที่สำคัญในการบริหารจัดการแหล่งน้ำ โดยการที่จะได้โมเดลการพยากรณ์ที่มีความแม่นยำนั้น จะต้องมีวิธีการคัดเลือกค่าคุณลักษณะสำคัญก่อนการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ สำหรับคัดเลือกข้อมูลปริมาณน้ำที่มีความสำคัญอย่างแท้จริง ดังนั้นวิทยานิพนธ์นี้จึง เสนอวิธีการผสมระหว่างการวิเคราะห์สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และการวิเคราะห์การแปลงเวฟเล็ตโดยใช้วิธีการหาความสัมพันธ์ด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ก่อนนำไปวิเคราะห์ด้วยวิธีการแปลงเวฟเล็ต ผลลัพธ์ที่ได้จากทั้งสองวิธีดังกล่าวจะถูกนำมาใช้เป็นข้อมูลนำเข้าโมเดลในการพยากรณ์สองโมเดล ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียมชนิดแบ็กพรอพาเกชัน และ การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น โดยใช้ข้อมูลปริมาณน้ำรายวันจาก 4 สถานี ในลุ่มน้ำเพชรบุรี ประเทศไทย จากผลการทดลองทั้งสองโมเดลเทียบกับวิธีการคัดเลือกค่าคุณลักษณะสำคัญวิธีอื่น ๆ พบว่า วิธีการที่เสนอให้ผลลัพธ์ในการพยากรณ์ปริมาณน้ำรายวันมีความแม่นยำกว่าวิธีอื่น ๆ