การพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนด้วยปัญญาประดิษฐ์ในพื้นที่ทุ่งกุลาร้องไห้

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาหาตัวแบบจำลองที่เหมาะสมของปัญญาประดิษฐ์สำหรับพยากรณ์ ปริมาณน้ำฝนในพื้นที่ทุ่งกุลาร้องไห้ จากตัวแบบจำลองทั้ง 4 แบบ คือ ตัวแบบจำลองต้นไม้ตัดสินใจ เรนดอม ฟอร์เรสต์ทรีบูสท์ และโครงข่ายประสาทเทียม โดยตัวแปรที่ใช้ในการศึกษา คือ อุณหภูมิความชื้น และ ปริมาณน้ำฝน จากCopernicus Climate Change Service ซึ่งเป็นข้อมูลรายวันในช่วงวันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2552 ถึงวันที่ 31 ธันวาคม พ.ศ.2565 รวมทั้งหมด 5113 วัน ได้แบ่งข้อมูลตัวแปรออกเป็น 2 ชุด คือ ข้อมูลชุด ฝึกสอน (Train data set) 70% สำหรับการใช้ในการสร้างแบบจำลองพยากรณ์ปริมาณน้ำฝน และข้อมูลชุด ทดสอบ (Test data set) 30% ได้ทำการตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวแบบทั้ง 4 แบบ ด้วยวิธีค่ารากที่สอง ของค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) พบว่าแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ให้ผลการพยากรณ์ ปริมาณน้ำฝนในบริเวณทุ่งกุลาร้องไห้ดีที่สุด โดยมีค่ารากที่สองของค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) เท่ากับ 0.000526 และพบว่าความชื้นเป็นตัวแปรที่ส่งผลต่อปริมาณน้ำฝนมากที่สุด