Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/15162
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorสุชาดา ศิริพันธุ์-
dc.contributor.advisorศุภจิตรา ชัชวาลย์-
dc.contributor.authorศิรินันท์ วันทอง-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์-
dc.date.accessioned2011-05-14T05:15:51Z-
dc.date.available2011-05-14T05:15:51Z-
dc.date.issued2551-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/15162-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2551en
dc.description.abstractงานวิจัยนี้ได้เสนอตัวแบบคณิตศาสตร์ ที่แสดงถึงผลกระทบของความเค็มที่มีต่อการเจริญเติบโตและผลผลิตของถั่วเหลือง ที่ปลูกในสารละลายธาตุอาหารในช่วงระดับความเค็ม 0-30 มิลลิโมลาร์ของเกลือโซเดียมคลอไรด์ ตัวแบบคณิตศาสตร์ที่ใช้ประกอบด้วย แบบจำลองที่มีพื้นฐานมาจากแบบจำลองการเติบโตแบบเอกซ์โปเนนเชียล โดยใช้วิธีการหาค่าพารามิเตอร์แบบวิธีทรัสท์-รีเจียน เพื่อแสดงถึงน้ำหนักแห้ง และอัตราการติดฝัก นอกจากนี้ได้ใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อทำนายน้ำหนักผลผลิตในรูปเมล็ดของถั่วเหลืองที่ปลูกในสารละลายธาตุอาหาร โดยกำหนดข้อมูลนำเข้าเป็น น้ำหนักแห้ง ค่าการนำไฟฟ้า อัตราการติดฝัก และฤดูกาลที่ปลูก ส่วนตัวแปรเป้าหมายคือ น้ำหนักผลผลิตในรูปเมล็ดของถั่วเหลือง จากการตรวจสอบแบบจำลอง พบว่าการทำนายผลผลิตมีความคลาดเคลื่อนสัมพัทธ์น้อยกว่า 4%en
dc.description.abstractalternativeThis research presents a mathematical model for the effect of salinity on growth and yield of soybean. Soybean plants are grown in solution culture or hydroponics with different concentration between 0-30 mM NaCl. Exponential equations are used to predict the dry weight and the ratio of pod and flower. The approximated parameters of the equations are found by trust-region method. In addition, a feedforward neural network model is used to predict the yield of soybean (seed weight). The dry weight, the electrical conductivity, the ratio of pod and flower and the season are used as input variables and the yield is used as the target variable. The result shows that the model can be used to predict the yield with relative error less than 4 percents.en
dc.format.extent924691 bytes-
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isothes
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.relation.urihttp://doi.org/10.14457/CU.the.2008.377-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.subjectความเค็มen
dc.subjectถั่วเหลือง -- การเจริญเติบโตen
dc.subjectฟังก์ชันเอกซ์โพแนนเชียลen
dc.titleการสร้างแบบจำลองการเติบโตของถั่วเหลืองที่มีผลจากความเครียดที่เกิดจากความเค็มen
dc.title.alternativeModeling soybean growth affected salt stressen
dc.typeThesises
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตes
dc.degree.levelปริญญาโทes
dc.degree.disciplineวิทยาการคณนาes
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen
dc.email.advisorsuchada.s@chula.ac.th-
dc.email.advisorSupachitra.C@Chula.ac.th-
dc.identifier.DOI10.14457/CU.the.2008.377-
Appears in Collections:Sci - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Sirinan_wa.pdf903.02 kBAdobe PDFView/Open


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