The study is intended to study on t

The study is intended to study on the precision and reliability of time from a real time Digital data and the equation for the prediction of generation. Data derived from actual journey with three intervals of journey. Those are the time interval of the 3 rush hours in morning (7.00-10.00 a.m.) , in addition of the regular hours for days (apart from the urgent time in the morning and evening), and the time interval of the rush hours in the evening (16.00-19.00 p.m.) collected in the data store. The time is taken to actually travel. Map from Google index is evaluated the traffic mileage Longdo by classified the data of inbound and outbound city. All data is included the various time intervals, as mentioned above. The data analysis is used by regression equations in order to get the best result to predict the time required for travelling and accuracy with reliability of each equation. There are two equations with accuracy and reliability. The first equation is use of Longdo distance and index for the travel time forecasted, and the second equation is use of the inbound and outbound distance for the travel time forecasted. The two equations are analyzed in order to find the Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Deviation (MAD). The fist equations derived by comparison showed the RMSE and MAD value is less than the second equation , so the first equation is used to forecast the travelling time. Then, the result is applied to the equations for analyzing the data of the RMSE and MAD by each interval time as mentioned above. The RMSE and MAD values is less at regular time. Conclusion that, we can use the index value of Longdo distance for inbound – outbound of regular time to forecast the time journey precisely, and reliably.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษามีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความแม่นยำและความน่าเชื่อถือเวลาจากข้อมูลดิจิตอลเวลาจริงและสมการพยากรณ์รุ่น ข้อมูลได้มาจากการเดินทางจริงกับช่วงเวลาที่สามของการเดินทาง ผู้ที่มีช่วงเวลาของการวิ่ง 3 ชั่วโมงในช่วงเช้า (7.00 น. - 10.00 น.), นอกจากนี้ในชั่วโมงปกติวัน (นอกเวลาเร่งด่วนเช้าและเย็น), และช่วงเวลาของชั่วโมงเร่งด่วนในช่วงเย็น (16.00 - 19.00 น.) ที่เก็บรวบรวมข้อมูลที่เก็บ ใช้เวลาการเดินทางจริง ประเมินจากดัชนีของ Google แผนที่ระยะทางจราจรสมาชิกโดยจัดข้อมูลขาเข้า และขาออกเมือง ข้อมูลทั้งหมดมาต่าง ๆ เวลาช่วง ดังกล่าวข้างต้น ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลจากสมการถดถอยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ดีที่สุดเพื่อทำนายระยะเวลาการเดินทางและความถูกต้องกับความน่าเชื่อถือของแต่ละสมการ มีสองสมการ มีความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ สมการแรกคือ ใช้กับดัชนีและเวลาเดินทางที่คาดการณ์ และสมการที่สองจะใช้ระยะห่างของขาเข้า และขาออกสำหรับเวลาเดินทางที่คาดการณ์ สมการที่สองจะวิเคราะห์เพื่อหาข้อผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสอง (RMSE) และหมายถึงเต็มความเบี่ยงเบน (MAD) สมการกำปั้นมา โดยเปรียบเทียบที่แสดงให้เห็นว่า ค่า RMSE และ MAD ไม่น้อยกว่าสองสมการ ดังนั้นสมการแรกจะใช้ในการคาดการณ์เวลาเดินทาง แล้ว ผลใช้กับสมการวิเคราะห์ข้อมูล RMSE และ MAD โดยแต่ละช่วงเวลาดังกล่าวข้างต้น ค่า RMSE และ MAD จะน้อยกว่าในเวลาปกติ สรุปว่า เราสามารถใช้ค่าดัชนีกับระยะทางสำหรับขาเข้า – ขาออกเวลาปกติเพื่อคาดการณ์การเดินทางเวลาแม่นยำ และได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษามีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของเวลาจากเวลาจริงข้อมูลดิจิตอลและสมการทำนายของคนรุ่น ข้อมูลที่ได้มาจากการเดินทางที่เกิดขึ้นจริงมีสามช่วงเวลาของการเดินทาง เหล่านี้คือช่วงเวลา 3 ชั่วโมงเร่งด่วนในช่วงเช้า (7.00-10.00 น) นอกจากชั่วโมงปกติสำหรับวัน (นอกเหนือจากเวลาเร่งด่วนในช่วงเช้าและเย็น) และช่วงเวลาของชั่วโมงเร่งด่วนใน ช่วงเย็น (16.00-19.00 น) ที่เก็บรวบรวมในการจัดเก็บข้อมูล เวลาที่จะได้รับการที่จะเดินทางจริง แผนที่จากดัชนีของ Google ได้รับการประเมินระยะทางจราจรลองดูจากข้อมูลที่จัดในเมืองขาเข้าและขาออก ข้อมูลทั้งหมดจะถูกรวมอยู่ในช่วงเวลาต่าง ๆ ดังกล่าวข้างต้น การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สมการถดถอยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในการทำนายเวลาที่จำเป็นสำหรับการเดินทางและความถูกต้องกับความน่าเชื่อถือของแต่ละสมการ มีสองสมการด้วยความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ สมการแรกคือการใช้ระยะลองดูและดัชนีสำหรับเวลาในการเดินทางที่คาดการณ์และสมการที่สองคือการใช้ขาเข้าและขาออกสำหรับระยะเวลาในการเดินทางที่คาดการณ์ สองสมการมีการวิเคราะห์เพื่อหาราก Mean Square Error (RMSE) และค่าเฉลี่ยค่าเบี่ยงเบนโซลูท (MAD) สมกำปั้นมาโดยเปรียบเทียบแสดงให้เห็น RMSE และความคุ้มค่า MAD น้อยกว่าสมการที่สองเพื่อให้สมการแรกจะใช้ในการคาดการณ์เวลาการเดินทาง แล้วผลที่ได้จะนำไปใช้สมการวิเคราะห์ข้อมูลของ RMSE และ MAD แต่ละช่วงเวลาดังกล่าวข้างต้น ค่า RMSE และ MAD น้อยในเวลาปกติ สรุปว่าเราสามารถใช้ค่าดัชนีของระยะทางลองดูสำหรับขาเข้า - ขาออกเวลาปกติท​​ี่จะคาดการณ์ระยะเวลาการเดินทางอย่างแม่นยำและเชื่อถือได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษามีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของเวลาจากเวลาจริงของข้อมูลดิจิตอล และสมการพยากรณ์ของรุ่น ข้อมูลที่ได้มาจากการเดินทางที่เกิดขึ้นจริงกับสามช่วงเวลาของการเดินทาง นั้นเป็นช่วงเวลาของ 3 ชั่วโมงเร่งด่วนในตอนเช้า ( 7.00-10.00 น. ) นอกจากนี้ในชั่วโมงปกติสำหรับวัน ( นอกจากเวลาเร่งด่วนตอนเช้าและเย็น )และช่วงเวลาของชั่วโมงเร่งด่วนในตอนเย็น ( 16.00-19.00 น. ) เก็บข้อมูลร้าน เวลาถ่ายจริง ๆ เดินทาง แผนที่จาก Google ดัชนีประเมินระยะที่เจ้าพนักงานจราจร โดยข้อมูลขาเข้าและขาออกเมืองลับ ข้อมูลทั้งหมดอยู่ในช่วงเวลาต่าง ๆดังที่กล่าวมาแล้วข้างต้นการวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้สมการถดถอยเพื่อให้ได้ผลที่ดีที่สุดในการ ทำนายเวลาที่จำเป็นสำหรับการเดินทางและความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือของแต่ละสมการ มีสองสมการมีความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ สมการแรกจะใช้ระยะทางและเวลาการเดินทางบนดัชนีคาดการณ์ไว้และสมการที่สอง คือใช้ของขาเข้าและขาออกระยะทางสำหรับการเดินทางข้ามเวลาที่คาดการณ์ไว้ สองสมการที่ใช้ในการค้นหารากของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( RMSE ) และค่าเฉลี่ยการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ ( MAD ) กำปั้นสมการโดยการเปรียบเทียบพบว่าค่า RMSE บ้าน้อยกว่าสมการที่สอง ดังนั้นสมการแรกจะใช้พยากรณ์เวลาเดินทาง . จากนั้นผลที่ใช้กับสมการการวิเคราะห์ข้อมูลวิธีการและบ้าโดยแต่ละช่วงเวลาดังกล่าวข้างต้น วิธีการและค่าโกรธไม่น้อยที่เวลาปกติ สรุปได้ว่า เราสามารถใช้ค่าดัชนีของเจ้าพนักงานขาเข้า–ขาออกสำหรับระยะทางของเวลาปกติที่จะคาดการณ์เวลาการเดินทางได้อย่างแม่นยำ และเชื่อถือได้