An Efficiency Comparison of Dimensionality Reduction Techniques for Study of Factors and Model Building for Drainage Classification of Floodgate

ผู้วิจัย

นิธินันท์ มาตา , พนิดา หล่อวงศ์ตระกูล และพยุง มีสัจ

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพเทคนิคการลดมิติของข้อมูลสําหรับสร้างโมเดลการจําแนกกลุ่มการระบายนํ้าของประตูระบายนํ้าผักไห่ และหาปัจจัยที่สําคัญสําหรับเป็นข้อมูลในการจําแนกกลุ่มการระบายนํ้า โดยใช้ชุดข้อมูลปัจจัยที่เกี่ยวข้องกบการระบายนํ้า ของประตูระบายนํ้าผักไห่ พบว่าโมเดลการจําแนกกลุ่มที่มีประสิทธิภาพเหมาะสมกับข้อมูลการระบายน้ำมากที่สุดคือ Decision Tree แบบ J48 (Accuracy = 95.048%, Precision = 0.950, Recall = 0.949) และนําโมเดล J48 มาเพิ่มประสิทธิภาพในการจําแนกกลุ่มและหาปัจจัยที่จําเป็นสําหรับการพยากรณ์การระบายน้ำนั้น พบว่าโมเดล J48 ใช้ร่วมกบเทคนิคการลดคุณลักษณะของข้อมูลแบบ CFS (Correlation-based Feature Selection) ทําให้ประสิทธิภาพในการจําแนกกลุ่มการระบายน้ำเพิ่มขึ้น จาก 95.048% เป็น 96.286% นอกจากนี้ทําให้ทราบถึงปัจจัยที่สําคัญซึ่งจําเป็นต้องใช้ในการพยากรณ์การระบายนํ้าของประตูระบายน้ำฝักไห่ มี 4 ปัจจัย ได้แก่ เดือน ปริมาณน้ำท้ายประตูระบายนํ้า ปริมาณนํ้าที่ปล่อยจากเขื่อนเจ้าพระยา และปริมาณน้ำที่ระบายสู่แม่น้ำน้อย