Pathaya

การประยุกต์วิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสอง
น้อยสุดร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย สาหรับใช้ใน
การพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้ ารายปี
ของประเทศไทย
ดารงศักดิ์ ธนันชัย1,* , ลาปาง แสนจันทร์1 , สุรินทร์ ขนาบศักดิ์1
1ภาควิชาสถิติ, คณะวิทยาศาสตร์, มหาวิทยาลัยเชียงใหม่, เชียงใหม่, ประเทศไทย

เนื้อหา
 ที่มาและความสาคัญของปัญหา
 วัตถุประสงค์ของการศึกษา
 วิธีการดาเนินการศึกษา
 ทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง
 วิธีการสร้างตัวแบบ
 ผลการศึกษา
 สรุปผลการศึกษา
 เอกสารอ้างอิง

ที่มาและความสาคัญของปัญหา

วัตถุประสงค์ของการศึกษา
 เพื่อนาเสนอการประยุกต์วิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด
ร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย สาหรับใช้ในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา
ที่มีลักษณะของแนวโน้มเข้ามาเกี่ยวข้อง
 เพื่อพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้ารายปีโดยจาแนกตามกลุ่มผู้ใช้ต่างๆของประเทศ
ไทย

วิธีดาเนินการศึกษา
ในการศึกษาครั้งนี้ได้นาข้อมูลปริมาณการใช้ไฟฟ้ าของประเทศไทยรายปีตั้งแต่ปี พ.ศ.2531
ถึง ปี พ.ศ.2550 ซึ่งจะพิจารณาเฉพาะกรณีกลุ่มผู้ใช้ไฟฟ้ าที่มีองค์ประกอบของแนวโน้มเชิง
เส้นตรงที่ชัดเจนเท่านั้น นั่นคือ กลุ่มอุตสาหกรรม กลุ่มธุรกิจ กลุ่มครัวเรือน การใช้ไฟฟ้ ามวลรวม
ของประเทศไทย และอื่นๆ
กราฟ 3.1 แสดงอนุกรมเวลาของข้อมูลปริมาณการใช้ไฟฟ้ าของประเทศไทยรายปี
ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2531 ถึง ปี พ.ศ. 2550 จาแนกตามกลุ่มผู้ใช้ไฟฟ้ าในประเทศไทย

วิธีดาเนินการศึกษา
จากนั้นทาการออกแบบตัวแบบการพยากรณ์และประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบจาก
วิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุดร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย และทาการ
เปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบการพยากรณ์ โดยใช้วิธีการวัดค่าความคลาดเคลื่อนของการ
พยากรณ์ด้วยค่าเฉลี่ยความผิดพลาดร้อยละสัมบูรณ์(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)
เนื่องจากการศึกษาในครั้งนี้เป็นจุดเริ่มต้นการศึกษาตัวแบบจากวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วย
วิธีกาลังสองน้อยสุดร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย ซึ่งผู้ศึกษามีความสนใจที่จะทราบรูปแบบ
การให้ผลการพยากรณ์ของตัวแบบ ดังนั้นผู้ศึกษาจึงเลือกกลุ่มผู้ใช้ไฟฟ้ าที่มีลักษณะข้อมูลบางชุด
กระจายอยู่ส่วนบนหรือส่วนล่างเส้นตรงที่สร้างขึ้นอย่างชัดเจน ซึ่งลูกค้าโดยตรงของการไฟฟ้ าฝ่าย
ผลิตแห่งประเทศไทยถูกเลือกเข้ามาศึกษาในการศึกษาครั้งนี้ด้วย

ทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง
วิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด
ตัวแบบประชากร คือ 0 1 , 1,2,...,     t t tY X t n
เมื่อ tY คือ ตัวแปรตามของอนุกรมเวลา ณ เวลา t ใดๆ
tX คือ ตัวแปรต้นของอนุกรมเวลา ณ เวลา t ใดๆ
เมื่อกาหนด 0
1
n
Xt
t


 โดยที่ช่วงห่างของ tX ต้องเท่ากันทุกเวลา t
0 คือ ระดับค่าเฉลี่ยของ tY ณ เวลาที่ 0tX และสมมติว่าไม่แปรเปลี่ยนไปตามเวลา
1 คือ อัตราการเปลี่ยนแปลงของ tY ต่อ 1 หน่วยเวลา และสมมติว่าไม่แปรเปลี่ยนไปตามเวลา
t คือ ค่าคลาดเคลื่อนเชิงสุ่ม ณ เวลา t ใดๆ
ตัวแบบพยากรณ์ คือ 0 1
1
ˆ , 1,2,..., ; 0
n
t t t
t
y b b x t n x

   
โดยที่ช่วงห่างของ tx ต้องเท่ากันทุกเวลา t เมื่อ n คือ อนุกรมเวลาสุดท้าย
โดยที่ 0 1b y b x  ,
  
  
1
1
1




 

 
n
t t
t
n
t t
t
x x y y
b
x x x x

วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย
วิธีนีมีหลักการ คือ ให้นาหนักของอนุกรมเวลาในช่วงเวลาปัจจุบัน m จานวนเท่าๆกัน โดยมีตัวแบบพยากรณ์
จากเวลาปัจจุบัน t ไปอีก l ช่วงเวลาล่วงหน้า ดังนี
ตัวแบบพยากรณ์ คือ 
ˆt lY หรือ  ˆt tY l M
เมื่อ
       
 1 2 1...t t t t m
t
Y Y Y Y
M
m
 



1
1
m
t j
j
Y
m
หรือ
 


 1
t t m
t t
Y Y
M M
m
เมื่อ m คือ จานวนข้อมูลปัจจุบันที่ให้นาหนักและให้นาหนักเท่าๆกัน เท่ากับ
1
m
tY คือ ตัวแปรตามของอนุกรมเวลา ณ เวลา t ใดๆ
tM คือ ค่าพยากรณ์ตัวแปรตามของอนุกรมเวลา ณ เวลา t ใดๆ
ทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง(ต่อ)

การเปรียบเทียบประสิทธิ าพของตัวแบบการพยากรณ์
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบการพยากรณ์ ในการศึกษาครังนี ใช้วิธีการวัดค่าความคลาดเคลื่อนของ
การพยากรณ์ด้วยค่าเฉลี่ยความผิดพลาดร้อยละสัมบูรณ์(Mean Absolute Percentage Error , MAPE)




1
ˆ
*100
n
t t
i t
y y
y
MAPE
n
เมื่อ ty คือ ข้อมูลอนุกรมเวลา ณ เวลาที่ t
tyˆ คือ ค่าพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลา ณ เวลาที่ t
n คือ จานวนการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาทังหมด
ทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง(ต่อ)

วิธีการออกแบบตัวแบบการพยากรณ์

ให้ ( , )t tX Y เปนคู่อันดับของค่าสังเกต โดยที่ 1,2,...,t n
เมื่อ tY คือ ตัวแปรตามของอนุกรมเวลา ณ เวลา t ใดๆ
tX คือ ตัวแปรต้นของอนุกรมเวลา ณ เวลา t ใดๆ
1
n
Xt
t


 โดยที่ช่วงห่างของ tX ต้องเท่ากันทุกเวลา t
0 คือ ระดับค่าเฉลี่ยของ tY ณ เวลาที่ 0tX และสมมติว่าไม่แปรเปลี่ยนไปตามเวลา
1 คือ อัตราการเปลี่ยนแปลงของ tY ต่อ 1 หน่วยเวลา และสมมติว่าไม่แปรเปลี่ยนไปตามเวลา
t คือ ค่าคลาดเคลื่อนเชิงสุ่ม ณ เวลา t ใดๆ
ในที่นีจะใช้วิธีกาลังสองน้อยสุดในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบประชากร
ตัวแบบประชากร คือ 0 1 ; 1,2,...,t t tY X t n     

ให้ 1Q เปนค่าผลรวมความแตกต่างกาลังสองระหว่าง tY กับค่าคาดหวังของ  ( )t tY Y
   
2 2
1 0 1
1 1
( ) ( )
n n
t t t t
t t
Q Y Y Y X 
 
      
ให้ 0b และ 1b เปนตัวประมาณของ 0 และ 1 ตามลาดับ ที่ทาให้ 1Q มีค่าต่าสุด
 1
0 1 0 1
10
, 2 0
n
t t
t
Q
b b Y X 
 

    

 (1)
 1
0 1 0 1
11
, 2 0
n
t t t
t
Q
b b Y X X 
 

    

 (2)
จัดรูป (1) และ (2) ให้อยู่ในรูปของ 0 1,b b จะได้ว่า
0 1b Y b X  (3)
1
1
1
( )( )
( )( )
n
t t
t
n
t t
t
X X Y Y
b
X X X X


 

 


(4)
จะได้สมการพยากรณ์ คือ 0 1
ˆ ; 1,2,...,t ty b b x t n  
วิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด(ต่อ)

ร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย
ตัวแบบประชากร คือ 1 0 1 1 1; , , ;1k k k kY C X k m n m k n   
          เมื่อทราบค่าตัว
ประมาณพารามิเตอร์ 0 และ 1 จาก (3) และ (4) ตามลาดับ
เมื่อ 1kY  คือ ตัวแปรตามของอนุกรมเวลา ณ เวลา 1k  ใดๆ
1kX  คือ ตัวแปรต้นของอนุกรมเวลา ณ เวลา 1k  ใดๆ
1
n
Xk
k


 โดยที่ช่วงห่างของ kX ต้องเท่ากันทุกเวลา k ตามวิธีการ
พยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด
0 คือ ระดับค่าเฉลี่ยของ kY ณ เวลาที่ 0kX  และสมมติว่าไม่แปรเปลี่ยนไปตามเวลา ตามวิธีการ
พยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด
1 คือ อัตราการเปลี่ยนแปลงของ kY ต่อ 1 หน่วยเวลา และสมมติว่าไม่แปรเปลี่ยนไปตามเวลา
ตามวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด
 1k คือ ค่าคลาดเคลื่อนเชิงสุ่ม ณ เวลา 1k  ใดๆ
kC คือ ค่าคงที่ใดๆ ณ จุดเริ่มต้น k
k คือ จุดเริ่มต้นการเฉลี่ยย้อนหลัง
m คือ จานวนช่วงเวลาที่ต้องการเฉลี่ยย้อนหลัง

การหาค่า kC
กาหนดจานวนช่วงเวลาที่ต้องการเฉลี่ยย้อนหลัง m โดยที่ , , ;1k m n m k n
    เพื่อนา
( , )i iX Y ย้อนหลังจากจุดเริ่มต้นการเฉลี่ยย้อนหลัง k ย้อนหลังไป m จุด
หาค่า kC จากตัวแบบ 0 1 ; 1, 2,...,i k i iY C X i k m k m k          
ในที่นีจะใช้วิธีกาลังสองน้อยสุดในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของตัวแบบประชากร
ให้ 2Q เปนค่าผลรวมความแตกต่างกาลังสองระหว่าง iY กับค่าคาดหวังของ  ( )i iY Y
   
2 2
2 0 1
1 1
( ) ( )
k k
i i i k i
i k m i k m
Q Y Y Y C X 
     
       
ให้ kc เปนตัวประมาณของ kC ที่ทาให้ 2Q มีค่าต่าสุด
 2
0 1
1
2 0
k
k i k i
i k mk
Q
c Y c X
C
 
  

     


 0 1
1
0
k
i k i
i k m
Y c X 
  
   
0 1
1 1
0
k k
i k i
i k m i k m
Y m mc X 
     
    
0 1
1 1
k k
i i
i k m i k m
k
Y m X
c
m
 
     
 
 
 
จะได้สมการพยากรณ์ คือ 1 0 1 1
ˆ ;1k k ky b c b x m k n      
ร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย(ต่อ)

ผลการศึกษา

ผลการพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้ ากลุ่มอุตสาหกรรม จากตัวแบบวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด
และวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุดร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย
2550254525402535
60000
50000
40000
30000
20000
ปี
Y-Data
กลุุมอุตสาหกรรม
LSM
LSM+SMA
Variable
Scatterplot of กลีีมอีตสาหกรรม, LSM, LSM+SMA vs ปี
No. year Time uses
LSM LSM+SMA
1 2531 -9.5 11942.38 - - - - - - -
2 2532 -8.5 14328.10 - - - -478.873 - - -
3 2533 -7.5 16717.23 17220.52472 -503.295 3.010634667 -503.295 16741.65 -24.42 0.146085827
4 2534 -6.5 19406.02 19634.07623 -228.056 1.175182884 -228.056 19130.78 275.24 1.418315019
5 2535 -5.5 21641.01 22047.62773 -406.618 1.878922145 -406.618 21819.57 -178.56 0.825107071
6 2536 -4.5 24321.28 24461.17923 -139.899 0.575213283 -139.899 24054.56 266.72 1.096646625
7 2537 -3.5 27758.43 26874.73074 883.6993 3.183534743 883.6993 26734.83 1023.60 3.68752302
8 2538 -2.5 31870.37 29288.28224 2582.088 8.101844313 2582.088 30171.98 1698.39 5.329051706
9 2539 -1.5 34607.29 31701.83374 2905.456 8.395503536 2905.456 34283.92 323.37 0.934394159
10 2540 -0.5 36981.24 34115.38525 2865.855 7.749482581 2865.855 37020.84 -39.60 0.107085386
11 2541 0.5 35154.99 36528.93675 -1373.95 3.908255277 -1373.95 39394.79 -4239.80 12.06031207
12 2542 1.5 36275.13 38942.48826 -2667.36 7.353132175 -2667.36 37568.54 -1293.41 3.565559941
13 2543 2.5 39546.26 41356.03976 -1809.78 4.576361354 -1809.78 38688.68 857.58 2.168545132
14 2544 3.5 41658.51 43769.59126 -2111.08 5.067587062 -2111.08 41959.81 -301.30 0.723265195
15 2545 4.5 44805.66 46183.14277 -1377.48 3.074349908 -1377.48 44072.06 733.60 1.637289789
16 2546 5.5 48293.79 48596.69427 -302.904 0.627211637 -302.904 47219.21 1074.58 2.225086282
17 2547 6.5 50810.54 51010.24577 -199.706 0.393040055 -199.706 50707.34 103.20 0.203104506
18 2548 7.5 53894.12 53423.79728 470.3227 0.872679101 470.3227 53224.09 670.03 1.243231166
19 2549 8.5 56994.75 55837.34878 1157.401 2.030715492 1157.401 56307.67 687.08 1.205511905
20 2550 9.5 59436.12 58250.90029 1185.22 1.994106806 1185.22 59408.3 27.82 0.046804025
MAPE 3.553764279 MAPE 2.145717713
ˆty te ˆ( ) *100t t ty y y kc ˆky ke ˆ( ) *100k k ky y y
เมื่อ LSM คือ วิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด
LSM+SMA คือ วิธีการประยุกต์วิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุดร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย

2550254525402535
35000
30000
25000
20000
15000
10000
ปี
Y-Data
กลุุมธุรกุจ
LSM
LSM+SMA
Variable
Scatterplot of กลีีมธีรกีจ, LSM, LSM+SMA vs ปี
No. year Time uses
LSM LSM+SMA
1 2531 -9.5 6592.780 - - - - - - -
2 2532 -8.5 7733.590 - - - -648.559 - - -
3 2533 -7.5 9406.810 9684.0818 -277.2717519 2.947564072 -277.272 9035.523 371.287 3.946999747
4 2534 -6.5 11359.910 10986.015 373.895015 3.291355434 373.895 10708.74 651.167 5.732147235
5 2535 -5.5 12515.270 12287.948 227.321782 1.816355396 227.3218 12661.84 -146.573 1.171155181
6 2536 -4.5 14009.970 13589.881 420.0885489 2.998497134 420.0885 13817.2 192.767 1.375925622
7 2537 -3.5 15808.350 14891.815 916.5353158 5.797792406 916.5353 15311.9 496.447 3.140408499
8 2538 -2.5 17901.790 16193.748 1708.042083 9.541180422 1708.042 17110.28 791.507 4.421383375
9 2539 -1.5 19254.690 17495.681 1759.00885 9.135482574 1759.009 19203.72 50.967 0.264697936
10 2540 -0.5 20190.650 18797.614 1393.035617 6.899409462 1393.036 20556.62 -365.973 1.812587673
11 2541 0.5 18997.350 20099.548 -1102.197617 5.801849292 -1102.2 21492.58 -2495.233 13.13463843
12 2542 1.5 19400.610 21401.481 -2000.87085 10.31344298 -2000.87 20299.28 -898.673 4.632190602
13 2543 2.5 21115.290 22703.414 -1588.124083 7.521204221 -1588.12 20702.54 412.747 1.954729331
14 2544 3.5 22192.230 24005.347 -1813.117316 8.170054635 -1813.12 22417.22 -224.993 1.013837875
15 2545 4.5 23763.150 25307.281 -1544.130549 6.498004469 -1544.13 23494.16 268.987 1.131949118
16 2546 5.5 25336.850 26609.214 -1272.363782 5.021791509 -1272.36 25065.08 271.767 1.072614658
17 2547 6.5 28687.230 27911.147 776.082985 2.705325627 776.083 26638.78 2048.447 7.140622385
18 2548 7.5 30163.820 29213.08 950.7397519 3.151920917 950.7398 29989.16 174.657 0.579027348
19 2549 8.5 31702.350 30515.013 1187.336519 3.745263423 1187.337 31465.75 236.597 0.746306715
20 2550 9.5 32838.930 31816.947 1021.983286 3.112108969 1021.983 33004.28 -165.353 0.503528078
MAPE 5.470477941 MAPE 2.9874861
ผลการพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้ ากลุ่มธุรกิจ จากตัวแบบวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด

2550254525402535
30000
25000
20000
15000
10000
ปี
Y-Data
กลุุมครุวเรุอน
LSM
LSM+SMA
Variable
Scatterplot of กลีีมครีวเรีอน, LSM, LSM+SMA vs ปี
No. year Time uses
LSM LSM+SMA
1 2531 -9.5 6222.040 - - - - - - -
2 2532 -8.5 7005.790 - - - -122.921 - - -
3 2533 -7.5 8063.190 8291.858015 -228.668 2.83595 -228.668 8168.937 -105.747 1.311476781
4 2534 -6.5 9122.710 9455.00488 -332.295 3.642502 -332.295 9226.337 -103.627 1.135921943
5 2535 -5.5 10199.840 10618.15174 -418.312 4.10116 -418.312 10285.86 -86.017 0.843315823
6 2536 -4.5 11390.120 11781.29861 -391.179 3.434368 -391.179 11362.99 27.133 0.238216413
7 2537 -3.5 12866.830 12944.44547 -77.6155 0.603221 -77.6155 12553.27 313.563 2.436988251
8 2538 -2.5 14196.740 14107.59234 89.14766 0.627945 89.14766 14029.98 166.763 1.174657952
9 2539 -1.5 15998.800 15270.7392 728.0608 4.550721 728.0608 15359.89 638.913 3.993506609
10 2540 -0.5 17322.450 16433.88607 888.5639 5.129551 888.5639 17161.95 160.503 0.926561401
11 2541 0.5 18777.470 17597.03293 1180.437 6.286454 1180.437 18485.6 291.873 1.554379452
12 2542 1.5 18171.140 18760.1798 -589.04 3.241623 -589.04 19940.62 -1769.477 9.73784179
13 2543 2.5 19392.580 19923.32666 -530.747 2.736854 -530.747 19334.29 58.293 0.300595049
14 2544 3.5 21177.910 21086.47353 91.43647 0.431754 91.43647 20555.73 622.183 2.937887333
15 2545 4.5 22145.150 22249.62039 -104.47 0.471753 -104.47 22341.06 -195.907 0.884649075
16 2546 5.5 23329.530 23412.76726 -83.2373 0.356789 -83.2373 23308.3 21.233 0.091013987
17 2547 6.5 24538.330 24575.91412 -37.5841 0.153165 -37.5841 24492.68 45.653 0.186048257
18 2548 7.5 25514.090 25739.06098 -224.971 0.881752 -224.971 25701.48 -187.387 0.734444633
19 2549 8.5 26914.910 26902.20785 12.70215 0.047194 12.70215 26677.24 237.673 0.883053799
20 2550 9.5 27959.570 28065.35471 -105.785 0.378349 -105.785 28078.06 -118.487 0.423779281
MAPE 2.217283587 MAPE 1.655240991
ผลการพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้ ากลุ่มครัวเรือน จากตัวแบบวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด

2550254525402535
2750
2500
2250
2000
1750
1500
ปี
Y-Data
ลุกคุาโดยตรงของ กฟผ.
LSM
LSM+SMA
Variable
Scatterplot of ลีกคีาโดยตรงของ กฟผ., LSM, LSM+SMA vs ปี
No. year Time uses
LSM LSM+SMA
1 2531 -9.5 1209.640 - - - - - - -
2 2532 -8.5 1383.960 - - - -60.5375 - - -
3 2533 -7.5 1449.070 1495.4835 -46.4135489 3.202988736 -46.4135 1434.946 14.124 0.974689963
4 2534 -6.5 1531.240 1546.4696 -15.229609 0.994593207 -15.2296 1500.056 31.184 2.036515494
5 2535 -5.5 1724.850 1597.4557 127.3943308 7.385820844 127.3943 1582.226 142.624 8.268773508
6 2536 -4.5 1825.420 1648.4417 176.9782707 9.695208263 176.9783 1775.836 49.584 2.716303089
7 2537 -3.5 1947.090 1699.4278 247.6622105 12.71960775 247.6622 1876.406 70.684 3.630234856
8 2538 -2.5 2140.320 1750.4138 389.9061504 18.2171895 389.9062 1998.076 142.244 6.645919295
9 2539 -1.5 2042.430 1801.3999 241.0300902 11.80114326 241.0301 2191.306 -148.876 7.289163406
10 2540 -0.5 1928.370 1852.386 75.98403008 3.940324216 75.98403 2093.416 -165.046 8.558837783
11 2541 0.5 1621.200 1903.372 -282.17203 17.40513386 -282.172 1979.356 -358.156 22.0920343
12 2542 1.5 1666.340 1954.3581 -288.01809 17.28447317 -288.018 1672.186 -5.846 0.350832372
13 2543 2.5 1751.820 2005.3442 -253.52415 14.47204338 -253.524 1717.326 34.494 1.969034481
14 2544 3.5 1716.760 2056.3302 -339.570211 19.77971356 -339.57 1802.806 -86.046 5.01211935
15 2545 4.5 1943.260 2107.3163 -164.056271 8.442322215 -164.056 1767.746 175.514 9.03193293
16 2546 5.5 1949.260 2158.3023 -209.042331 10.72418922 -209.042 1994.246 -44.986 2.307853244
17 2547 6.5 2127.990 2209.2884 -81.298391 3.820431063 -81.2984 2000.246 127.744 6.003032902
18 2548 7.5 2409.190 2260.2745 148.9155489 6.181145899 148.9155 2178.976 230.214 9.555657289
19 2549 8.5 2487.230 2311.2605 175.9694887 7.074918231 175.9695 2460.176 27.054 1.087713635
20 2550 9.5 2702.140 2362.2466 339.8934286 12.57867574 339.8934 2538.216 163.924 6.066448809
MAPE 10.317773451 MAPE 5.755394262
ผลการพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้ ากลุ่มลูกค้าโดยตรงของ กฟผ. จากตัวแบบวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลัง
สองน้อยสุด และวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุดร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย

2550254525402535
130000
120000
110000
100000
90000
80000
70000
60000
50000
40000
ปี
Y-Data
ปรุมาณการใชุไฟฟุามวลรวมของประเท
LSM
LSM+SMA
Variable
Scatterplot of ปรีมาณการใชีไฟฟีามวลรวมของประเท, LSM, LSM+SMA vs ปี
No. year Time uses
LSM LSM+SMA
1 2531 -9.5 28110.370 - - - - - - -
2 2532 -8.5 32772.230 - - - -1176.552 - - -
3 2533 -7.5 38202.960 39262.65699 -1059.7 2.773860959 -1059.697 38086.105 116.855 0.305879263
4 2534 -6.5 44238.870 44576.53206 -337.662 0.763270084 -337.6621 43516.835 722.035 1.632127883
5 2535 -5.5 49331.170 49890.40713 -559.237 1.133638484 -559.2371 49552.745 -221.575 0.449158347
6 2536 -4.5 55231.290 55204.2822 27.0078 0.048899464 27.007805 54645.045 586.245 1.061436248
7 2537 -3.5 62531.020 60518.15726 2012.863 3.218982733 2012.8627 60545.165 1985.855 3.175791683
8 2538 -2.5 70870.310 65832.03233 5038.278 7.109151447 5038.2777 67844.895 3025.415 4.268945532
9 2539 -1.5 77082.950 71145.9074 5937.043 7.702147623 5937.0426 76184.185 898.765 1.165971116
10 2540 -0.5 81998.020 76459.78247 5538.238 6.754111299 5538.2375 82396.825 -398.805 0.486359387
11 2541 0.5 79904.630 81773.65753 -1869.03 2.339072885 -1869.028 87311.895 -7407.265 9.270132491
12 2542 1.5 80985.500 87087.5326 -6102.03 7.53472239 -6102.033 85218.505 -4233.005 5.226867856
13 2543 2.5 87747.090 92401.40767 -4654.32 5.304241621 -4654.318 86299.375 1447.715 1.6498723
14 2544 3.5 93020.680 97715.28274 -4694.6 5.046837689 -4694.603 93060.965 -40.285 0.043307647
15 2545 4.5 99407.110 103029.1578 -3622.05 3.643650645 -3622.048 98334.555 1072.555 1.07895193
16 2546 5.5 106207.800 108343.0329 -2135.23 2.010429434 -2135.233 104720.99 1486.815 1.399911242
17 2547 6.5 114325.700 113656.9079 668.7921 0.58498838 668.79206 111521.68 2804.025 2.45266369
18 2548 7.5 120637.400 118970.783 1666.617 1.381509376 1666.617 119639.58 997.825 0.827127352
19 2549 8.5 127237.200 124284.6581 2952.542 2.320502121 2952.5419 125951.28 1285.925 1.010651706
20 2550 9.5 132492.100 129598.5331 2893.567 2.183954256 2893.5669 132551.08 -58.975 0.044512139
MAPE 3.436331716 MAPE 1.974981545
ผลการพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้ าปริมาณการใช้ไฟฟ้ ามวลรวมของประเทศไทย จากตัวแบบวิธีการพยากรณ์เชิง
เส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด และวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุดร่วมกับ
วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย

2550254525402535
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
ปี
Y-Data
อุุนๆ
LSM
LSM+SMA
Variable
Scatterplot of อีีนๆ, LSM, LSM+SMA vs ปี
No. year Time uses
LSM LSM+SMA
1 2531 -9.5 2075.880 - - - - - - -
2 2532 -8.5 2231.230 - - - 118.814 - - -
3 2533 -7.5 2470.430 2486.518 -16.0875 0.651202574 -16.0875 2605.331 -134.901 5.460647181
4 2534 -6.5 2735.050 2860.619 -125.569 4.591103268 -125.569 2844.531 -109.481 4.002905474
5 2535 -5.5 3132.510 3234.72 -102.21 3.262892571 -102.21 3109.151 23.359 0.745681062
6 2536 -4.5 3551.310 3608.822 -57.5119 1.619455983 -57.5119 3506.611 44.699 1.25864917
7 2537 -3.5 4054.570 3982.923 71.64663 1.767058691 71.64663 3925.411 129.159 3.185505093
8 2538 -2.5 4657.060 4357.025 300.0352 6.4425875 300.0352 4428.671 228.389 4.904135524
9 2539 -1.5 5058.400 4731.126 327.2737 6.469905489 327.2737 5031.161 27.239 0.538481216
10 2540 -0.5 5408.290 5105.228 303.0622 5.603660918 303.0622 5432.501 -24.211 0.447673223
11 2541 0.5 5142.710 5479.329 -336.619 6.545561252 -336.619 5782.391 -639.681 12.43860661
12 2542 1.5 5308.110 5853.431 -545.321 10.27334963 -545.321 5516.811 -208.701 3.931747198
13 2543 2.5 5786.990 6227.532 -440.542 7.612630494 -440.542 5682.211 104.779 1.810587781
14 2544 3.5 6096.490 6601.634 -505.144 8.285810878 -505.144 6161.091 -64.601 1.059650162
15 2545 4.5 6557.860 6975.735 -417.875 6.372125934 -417.875 6470.591 87.269 1.330747131
16 2546 5.5 7070.520 7349.837 -279.317 3.950438778 -279.317 6931.961 138.559 1.959665397
17 2547 6.5 7916.170 7723.938 192.232 2.428345651 192.232 7444.621 471.549 5.956776242
18 2548 7.5 8406.630 8098.039 308.5905 3.670799164 308.5905 8290.271 116.359 1.384128168
19 2549 8.5 8897.760 8472.141 425.619 4.7834403 425.619 8780.731 117.029 1.315258378
20 2550 9.5 9287.600 8846.242 441.3576 4.752116493 441.3576 9271.861 15.739 0.16945749
MAPE 4.949026976 MAPE 2.883350139
ผลการพยากรณ์ปริมาณการใช้ไฟฟ้ ากลุ่มอื่นๆ จากตัวแบบวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุด

การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยความผิดพลาดร้อยละสัมบูรณ์ของตัวแบบ
การพยากรณ์จาแนกตามกลุ่มผู้ใช้ไฟฟ้ า
กลุ่มผู้ใช้ไฟฟ้ า
ค่าเฉลี่ยความผิดพลาดร้อยละสัมบูรณ์
LSM LSM+SMA
กลุ่มอุตสาหกรรม 3.553764 2.145718
กลุ่มธุรกิจ 5.470478 2.987486
กลุ่มครัวเรือน 2.217284 1.655241
กลุ่มลูกค้าโดยตรงของกฟผ. 10.317773 5.755394
ปริมาณการใช้ไฟฟ้ ามวลรวมของประเทศไทย 3.436332 1.974981
อื่นๆ 4.949026 2.883350

สรุปผลการศึกษา
จากการศึกษา พบว่า ค่าเฉลี่ยความผิดพลาดร้อยละสัมบูรณ์จากตัวแบบการพยากรณ์วิธีการประยุกต์วิธีการพยากรณ์
เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุดร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย มีค่าน้อยกว่าตัวแบบการพยากรณ์วิธีการ
พยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุดในทุกกลุ่มผู้ใช้ไฟฟ้านั่นแสดงให้เหนว่าวิธีการประยุกต์วิธีการพยากรณ์เชิง
เส้นตรงด้วยวิธีกาลังสองน้อยสุดร่วมกับวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายมีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการพยากรณ์เชิงเส้นตรงด้วย
วิธีกาลังสองน้อยสุดสาหรับข้อมูลอนุกรมเวลาปริมาณการใช้ไฟฟ้ารายปีของประเทศไทยตังแต่ปี พ.ศ.2531ถึง ปี
พ.ศ.2550 โดยจาแนกตามกลุ่มผู้ใช้ไฟฟ้า

เอกสารอ้างอิง
ลาปาง แสนจันทร์, เอกสารประกอบการสอนรายวิชา 208425 การวิเคราะห์อนุกรมเวลา, กลุ่มวิชาสถิติ คณะ
วิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่(2555).
มุกดา แม้นมินทร์, อนุกรมเวลาและการพยากรณ์, สานักพิมพ์ประกายพรึก, กรุงเทพฯ, หน้า 1-14(2549).
กระทรวงพลังงาน, 2556, รายงานสถิติพลังงานของประเทศไทย2554[ออนไลน์] เข้าถึงได้จาก :
http://www.eppo.go.th/info/cd-2011/index.html(วันที่ค้นข้อมูล : 21 มีนาคม 2556).

จบการนาเสนอ
ขอบคุณครับ

Pathaya

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Pathaya

Similar to Pathaya (14)

Pathaya