Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/1677
Title: การดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์สำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา
Other Titles: An adaptation of evolution strategies for time series forecasting
Authors: สุนิสา ริมเจริญ, 2525-
Advisors: ดาริชา สุธีวงศ์
ประภาส จงสถิตย์วัฒนา
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: Daricha.S@Chula.ac.th
Prabhas.C@chula.ac.th
Subjects: การวิเคราะห์อนุกรมเวลา
การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ
อัลกอริทึม
Issue Date: 2547
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์สำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลาโดยการดัดแปลงนี้ทำให้สามารถหาฟังก์ชันพยากรณ์ได้โดยไม่ต้องทราบตัวแบบที่แน่นอนล่วงหน้า ซึ่งกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์เดิมถูกออกแบบมาสำหรับการหาค่าที่เหมาะสมสำหรับฟังก์ชัน โดยที่ฟังก์ชันนี้จะต้องถูกกำหนดรูปแบบเอาไว้แล้ว แต่การดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์ได้ปรับเปลี่ยนให้ทำการวิวัฒนาการรูปแบบของฟังก์ชันไปพร้อมๆ กับค่าสัมประสิทธิ์ ทำให้มีความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนฟังก์ชันพร้อมกับหาค่าสัมประสิทธิ์ที่เหมาะสมในระหว่างกระบวนการวิวัฒนาการฟังก์ชันเริ่มต้นจะถูกสร้างขึ้นโดยการสุ่ม และในระหว่างกระบวนการวิวัฒนาการจะทำการกลายฟันธุ์ฟังก์ชัน เพื่อหาฟังก์ชันที่ให้ค่าความผิดพลาดน้อยที่สุด การทดลองใช้วิธีการดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์ในการพยากรณ์ได้ทดลองพยากรณ์อัตราแลกเปลี่ยนเงินบาทต่อดอลลาห์สหรัฐพยากรณ์เงินฝากธนาคาร และพยากรณ์ดัชนีราคาหลักทรัพย์ของประเทศไทย ซึ่งผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์ สามารถใช้หาฟังก์ชันการพยากรณ์ได้โดยไม่ต้องทราบตัวแบบการพยากรณ์ล่วงหน้า และให้ค่าความผิดพลาดในการพยากรณ์น้อยกว่า 5%
Other Abstract: This thesis proposes an algorithm, which is an adaptation of evolution strategies, for time series forecasting. The proposed methodology enables the search for a prediction function without the knowledge of the functional form a priori. The original evolution strategies are designed for real value optimization of the coefficients, while the exact functional form is still required as an input. However, the proposed adaptive evolution strategies adjust the functional form as well as the coefficients via the evolution process. This approach is, therefore, suitable for various applications where the functional forms are not known a priori. In this algorithm, the functional form is randomly generated and evolved via mutation and selection in order to minimize an error. We applied the proposed adaptive evolution strategies to forecast the Baht/US-dollar exchange rate, the bank deposit and the Thailand stock exchange index. The results show that the proposed method can successfully formulate a prediction functionfor these applications and yield errors of less than 5% in all cases.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2547
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/1677
ISBN: 9741767463
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Sunisa.pdf573.48 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.