As can be observed in Fig. 5, excep

As can be observed in Fig. 5, except for GDP which has been
growing smoothly since 1980, all independent parameters have
been fluctuating e particularly since 2005. Because of possibility of
non-linear correlation between the independent parameters and
the energy demand, the neural network modeling has been chosen
for this study. A non-linear transfer function is embedded in this
ANN to grasp this non-linear relation of the parameters. In order to
estimate the future trend of energy demand in the industrial sector
based on independent parameters, we need to anticipate the
behavior of independent parameters in the future.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่สามารถสังเกตเห็นในรูป 5
ยกเว้นจีดีพีซึ่งได้รับการเจริญเติบโตได้อย่างราบรื่นตั้งแต่ปี1980
พารามิเตอร์อิสระทุกคนได้รับความผันผวนอีโดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งแต่ปี2005 เนื่องจากความเป็นไปได้ของความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นระหว่างพารามิเตอร์ที่เป็นอิสระและความต้องการพลังงานที่สร้างแบบจำลองเครือข่ายประสาทได้รับการคัดเลือกในการนี้การศึกษา ฟังก์ชั่นการถ่ายโอนที่ไม่ใช่เชิงเส้นจะถูกฝังอยู่ในแอนจะเข้าใจความสัมพันธ์นี้ไม่เชิงเส้นของพารามิเตอร์ เพื่อที่จะประเมินแนวโน้มในอนาคตของความต้องการใช้พลังงานในภาคอุตสาหกรรมตามพารามิเตอร์อิสระเราต้องคาดการณ์พฤติกรรมของตัวแปรอิสระในอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่สามารถสังเกตได้ในรูปที่ 5 ยกเว้น GDP ซึ่งได้รับ
เติบโตได้อย่างราบรื่นตั้งแต่ปี 1980 พารามิเตอร์อิสระ
คงที่ E โดยเฉพาะตั้งแต่ปี 2005 เพราะความเป็นไปได้ของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ )

และความต้องการพลังงานแบบจำลองโครงข่ายประสาทได้รับเลือก
สำหรับการศึกษานี้ การใช้ฟังก์ชันจะถูกฝังอยู่ในนี้
แอนจะเข้าใจความสัมพันธ์นี้ไม่เชิงเส้นของพารามิเตอร์ ในการประมาณการแนวโน้ม
ความต้องการพลังงานในภาคอุตสาหกรรม
ตามพารามิเตอร์อิสระในอนาคต เราต้องสังเกตพฤติกรรมของตัวแปรอิสระในอนาคต