Since there are no empirical or exa

Since there are no empirical or exact rules to derive the best forecasting model, the most
appropriate one was selected by choosing the model with the lowest error. Mostly, the error margins of
the candidate forecasting methods were slightly different. Moreover, a handful of works have
contributed to compare whether there was a significant difference between the errors from each
method. In this research, the performance of ANN approach and the traditional methods, i.e., ARIMA
and MLR, was assessed and compared using a set of data regarding the total electricity consumption in
Thailand from 1986 to 2010. For MLR, some critical factors such as the amount of exports and stock
index which significantly affected the consumption were included in the forecasting model. The error
(MAPE) from each method was calculated and used to rank the top performer, followed by the
runner-ups. Afterwards, the Wilcoxson sign rank test and paired t-test were utilized to compare the
errors from each pair of methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากไม่มีผล หรือแน่นอนกฎการสืบทอดมาส่วนคาดการณ์รูปแบบ ที่สุดเหมาะสมถูกเลือก โดยการเลือกรูปแบบที่ มีข้อผิดพลาดต่ำ ส่วนใหญ่ ระยะขอบข้อผิดพลาดของวิธีการคาดการณ์ของผู้สมัครแตกต่างกันเล็กน้อย นอกจากนี้ มีกำมือของงานส่วนการเปรียบเทียบว่ามีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างข้อผิดพลาดจากวิธีการ ในงานวิจัยนี้ ประสิทธิภาพของแอนวิธี และ วิธีการแบบดั้งเดิม เช่น อาและ MLR ถูกประเมิน และเปรียบเทียบโดยใช้ชุดของข้อมูลเกี่ยวกับปริมาณการใช้ไฟฟ้าทั้งหมดในประเทศไทยจากปี 1986 ถึง 2553 สำหรับ MLR ปัจจัยสำคัญบางตัวเช่นยอดการส่งออกและตลาดหลักทรัพย์ดัชนีซึ่งปริมาณที่ได้ผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญรวมอยู่ในแบบจำลองการคาดการณ์ ข้อผิดพลาด(MAPE) จากแต่ละวิธีมีลำดับการคำนวณ และใช้จังหวะสุด ตามrunner-ups ภายหลัง Wilcoxson สอบลงนามและจัดเป็นคู่ t-ทดสอบถูกใช้เพื่อเปรียบเทียบการข้อผิดพลาดจากแต่ละคู่ของวิธี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากไม่มีกฎหรือเชิงประจักษ์ที่แน่นอนที่จะได้รับรูปแบบการพยากรณ์ที่ดีที่สุดมากที่สุดคนหนึ่งที่เหมาะสมได้รับเลือกจากการเลือกรูปแบบที่มีข้อผิดพลาดต่ำสุด
ส่วนใหญ่กำไรข้อผิดพลาดของวิธีการพยากรณ์ผู้สมัครที่แตกต่างกันเล็กน้อย นอกจากนี้กำมือของผลงานที่มีส่วนร่วมในการเปรียบเทียบว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างข้อผิดพลาดจากแต่ละวิธี ในงานวิจัยนี้ประสิทธิภาพการทำงานของแอนวิธีการและวิธีการแบบเดิมคือ ARIMA และอัตราดอกเบี้ย MLR, ได้รับการประเมินและเมื่อเทียบกับการใช้ชุดของข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ไฟฟ้ารวมในประเทศไทยตั้งแต่ปี1986 ปี 2010 อัตราดอกเบี้ย MLR บางปัจจัยที่สำคัญเช่น จำนวนเงินของการส่งออกและสต็อกดัชนีได้รับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญการบริโภคถูกรวมอยู่ในรูปแบบการพยากรณ์ ข้อผิดพลาด(MAPE) จากแต่ละวิธีที่คำนวณได้และใช้ในการจัดอันดับนักแสดงชั้นนำตามด้วยรองชนะเลิศ หลังจากนั้นเข้าสู่ระบบการทดสอบยศ WILCOXSON และจับคู่ t-test ถูกนำมาใช้เพื่อเปรียบเทียบข้อผิดพลาดจากคู่ของแต่ละวิธี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื่องจากไม่มีกฎเชิงประจักษ์หรือที่แน่นอนจากการพยากรณ์ที่ดีที่สุดที่สุด
หนึ่งที่เหมาะสมโดยเลือกเลือกแบบมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด ส่วนใหญ่ข้อผิดพลาดขอบ
ผู้สมัครวิธีการพยากรณ์ต่างกันเล็กน้อย นอกจากนี้ หยิบงาน
ส่วนเปรียบเทียบว่ามีความแตกต่างระหว่างข้อผิดพลาดจากแต่ละ
วิธีในการวิจัยนี้ ประสิทธิภาพ ของ แอน แนวทางและวิธีการแบบดั้งเดิม เช่น ประเมินและพยากรณ์
อัตราดอกเบี้ย และเปรียบเทียบการใช้ชุดของข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ไฟฟ้าทั้งหมดใน
ประเทศไทยจาก 1986 2010 สำหรับอัตราดอกเบี้ยที่สำคัญบางปัจจัย เช่น ปริมาณการส่งออก และดัชนีหุ้น
ซึ่งมีผลต่อการบริโภคอยู่ในการพยากรณ์ .
ข้อผิดพลาด( MAPE ) จากแต่ละวิธีการคำนวณและใช้ตำแหน่งนักแสดงด้านบน ตามด้วย
คาด UPS ภายหลัง wilcoxson Sign Rank Test และ Paired t-test เปรียบเทียบ
ข้อผิดพลาดจากคู่ของแต่ละวิธี