การเปรียบเทียบตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับข้อมูลผสม: การพยากรณ์ผลผลิตกาแฟอาราบิก้าในภาคเหนือของประเทศไทย

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1. เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยสภาพภูมิอากาศและคุณภาพดินต่อผลผลิตกาแฟอาราบิก้า 2. เพื่อสร้างตัวแบบทํานายผลผลิตกาแฟอาราบิก้า ด้วยวิธีการของต้นไม้ตัดสินใจ เทคนิคป่าแบบสุ่ม และ โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแบบหน่วยความจําระยะสั้นแบบยาว (LSTM) ข้อมูลที่ใช้ในงานวิจัย เป็นข้อมูลผสมที่เก็บจากข้อมูลจากหน่วยตัวอย่าง โดยในพื้นที่ภาคเหนือ จํานวน 10 จังหวัด ได้แก่ เชียงราย ลําปาง เชียงใหม่ แม่ฮ่องสอน น่าน ตาก แพร่ พะเยา อุตรดิตถ์ และพิษณุโลก และแต่ละจังหวัดเก็บข้อมูลเป็นระยะเวลา 9 ปี ตั้งแต่ พ.ศ. 2556-2564 มีข้อมูลที่ศึกษาดังนี้ ข้อมูลผลผลิตกาแฟอาราบิก้ารายปี ข้อมูลสภาพภูมิอากาศรายเดือน และข้อมูลสภาพดิน ปี พ.ศ. 2561 ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็น 2 ชุด คือ ข้อมูลฝึกฝน (Training set) 70% ตั้งแต่ พ.ศ. 2556-2561 สําหรับการสร้างตัวแบบ และ ข้อมูลการทดสอบ (Test set) 30% ตั้งแต่ พ.ศ. 2562-2564 สําหรับทดสอบตัวแบบ 

ผลการวิจัย พบว่า ตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแบบหน่วยความจําระยะสั้นแบบยาว มีประสิทธิภาพในการพยากรณ์สูงที่สุด เมื่อเทียบกับตัวแบบต้นไม้ตัดสินใจ และเทคนิคป่าแบบสุ่ม ให้ค่า R², RMSE และ r เท่ากับ 0.91, 9.83 และ 0.96 ตามลําดับ และพบว่าปัจจัยที่ส่งผลต่อผลผลิตกาแฟอาราบิก้ามากที่สุด คือ ความชื้นสัมพัทธ์ในช่วงระยะพัฒนาผล ซึ่งความชื้นที่สูงกว่า 60% คือค่าที่เหมาะสมในการเพาะปลูก รองลงมา คือ ปริมาณน้ําฝนช่วงระยะพัฒนาผล ช่วงที่เหมาะสม คือ ปริมาณน้ําฝนไม่ต่ํากว่า 1200-1500 มิลลิเมตรต่อปีและอุณหภูมิในช่วงระยะการตัดแต่งกิ่ง ช่วงที่เหมาะสม คือ 18-28 องศาเซลเซียส ทั้งสามปัจจัยจะเป็นปัจจัยสําคัญต่อผลผลิตกาแฟอาราบิก้า