การดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์สำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา

สุนิสา ริมเจริญ, 2525-

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/1677

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	ดาริชา สุธีวงศ์	-
dc.contributor.advisor	ประภาส จงสถิตย์วัฒนา	-
dc.contributor.author	สุนิสา ริมเจริญ, 2525-	-
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์	-
dc.date.accessioned	2006-08-11T08:58:04Z	-
dc.date.available	2006-08-11T08:58:04Z	-
dc.date.issued	2547	-
dc.identifier.isbn	9741767463	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/1677	-
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2547	en
dc.description.abstract	งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์สำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลาโดยการดัดแปลงนี้ทำให้สามารถหาฟังก์ชันพยากรณ์ได้โดยไม่ต้องทราบตัวแบบที่แน่นอนล่วงหน้า ซึ่งกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์เดิมถูกออกแบบมาสำหรับการหาค่าที่เหมาะสมสำหรับฟังก์ชัน โดยที่ฟังก์ชันนี้จะต้องถูกกำหนดรูปแบบเอาไว้แล้ว แต่การดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์ได้ปรับเปลี่ยนให้ทำการวิวัฒนาการรูปแบบของฟังก์ชันไปพร้อมๆ กับค่าสัมประสิทธิ์ ทำให้มีความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนฟังก์ชันพร้อมกับหาค่าสัมประสิทธิ์ที่เหมาะสมในระหว่างกระบวนการวิวัฒนาการฟังก์ชันเริ่มต้นจะถูกสร้างขึ้นโดยการสุ่ม และในระหว่างกระบวนการวิวัฒนาการจะทำการกลายฟันธุ์ฟังก์ชัน เพื่อหาฟังก์ชันที่ให้ค่าความผิดพลาดน้อยที่สุด การทดลองใช้วิธีการดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์ในการพยากรณ์ได้ทดลองพยากรณ์อัตราแลกเปลี่ยนเงินบาทต่อดอลลาห์สหรัฐพยากรณ์เงินฝากธนาคาร และพยากรณ์ดัชนีราคาหลักทรัพย์ของประเทศไทย ซึ่งผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์ สามารถใช้หาฟังก์ชันการพยากรณ์ได้โดยไม่ต้องทราบตัวแบบการพยากรณ์ล่วงหน้า และให้ค่าความผิดพลาดในการพยากรณ์น้อยกว่า 5%	en
dc.description.abstractalternative	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.	en
dc.format.extent	478858 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	th	en
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.subject	การวิเคราะห์อนุกรมเวลา	en
dc.subject	การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ	en
dc.subject	อัลกอริทึม	en
dc.title	การดัดแปลงกลยุทธ์เชิงวิวัฒน์สำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา	en
dc.title.alternative	An adaptation of evolution strategies for time series forecasting	en
dc.type	Thesis	en
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต	en
dc.degree.level	ปริญญาโท	en
dc.degree.discipline	วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์	en
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.email.advisor	Daricha.S@Chula.ac.th	-
dc.email.advisor	Prabhas.C@chula.ac.th	-
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Sunisa.pdf		573.48 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record