dc.contributor.advisor |
Manop Reodecha |
|
dc.contributor.advisor |
Parames Chutima |
|
dc.contributor.author |
Busagarin Rurkhamet |
|
dc.contributor.other |
Chulalongkorn University. Graduate School |
|
dc.coverage.spatial |
Thailand |
|
dc.date.accessioned |
2008-07-30T02:32:38Z |
|
dc.date.available |
2008-07-30T02:32:38Z |
|
dc.date.issued |
1997 |
|
dc.identifier.isbn |
9746372106 |
|
dc.identifier.uri |
http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/7695 |
|
dc.description |
Thesis (M.Eng.)--Chulalongkorn University, 1997 |
en |
dc.description.abstract |
Presents neural network techniques for forecasting the requirements of new issued banknotes. It employs Widrow-Hoff and backpropagation techniques to make the forecasts during 1993-1996 using the data in the preceding 12-15 years. It is found that the backpropagation technique provides the forecasting results closest to the actual figures with the following parameters: learning rates (10(-1) to 1), error goals (10(-2) to 10(-1)), and sumsquared error of training data (9.30x10(-4) to 3.26x10(-3)). When compared to the regression technique being used at the Bank of Thailand, this technique gives significantly more accurate results. |
en |
dc.description.abstractalternative |
เสนอเทคนิค Neural Network สำหรับการประมาณการธนบัตรออกใช้ใหม่ โดยพิจารณาเทคนิค Widrow-Hoff และ Backpropagation สำหรับประมาณการปี 1993-1996 โดยใช้ข้อมูลรายปีย้อนหลัง 12-15 ปี สำหรับการฝึกและทดสอบข้อมูล ผลการศึกษาพบว่าเทคนิค Backpropagation โดยมีพารามิเตอร์คือ อัตราการเรียนรู้ (10(-1) -1) ข้อผิดพลาดที่ต้องการ (10(-2) -10(-1)) และ Sum-squared error ของข้อมูลที่ใช้ฝึก (9.30x10(-4) -3.26x10(-3)) ให้ผลการประมาณการใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากที่สุด และเมื่อนำผลลัพธ์ไปเปรียบเทียบกับเทคนิค Regression ซึ่งเป็นวิธีการที่ธนาคารแห่งประเทศไทยใช้ในปัจจุบัน เทคนิคนี้มีความแม่นยำมากกว่าวิธีปัจจุบันอย่างเห็นได้ชัด |
en |
dc.format.extent |
734006 bytes |
|
dc.format.extent |
423634 bytes |
|
dc.format.extent |
1379021 bytes |
|
dc.format.extent |
302278 bytes |
|
dc.format.extent |
180385 bytes |
|
dc.format.extent |
519894 bytes |
|
dc.format.extent |
1155325 bytes |
|
dc.format.extent |
927152 bytes |
|
dc.format.extent |
501135 bytes |
|
dc.format.extent |
3172913 bytes |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
dc.language.iso |
en |
es |
dc.publisher |
Chulalongkorn University |
en |
dc.rights |
Chulalongkorn University |
en |
dc.subject |
Bank of Thailand |
en |
dc.subject |
Bank-notes -- Thailand |
en |
dc.subject |
Neural networks (Computer sciences) |
en |
dc.subject |
Window-Hoff algorithm |
en |
dc.subject |
Back propagation (Artificial intelligence) |
en |
dc.title |
Forecasting of new issued banknotes |
en |
dc.title.alternative |
การประมาณการธนบัตรออกใช้ใหม่ |
en |
dc.type |
Thesis |
es |
dc.degree.name |
Master of Engineering |
es |
dc.degree.level |
Master's Degree |
es |
dc.degree.discipline |
Engineering Management |
es |
dc.degree.grantor |
Chulalongkorn University |
en |
dc.email.advisor |
Manop.R@Chula.ac.th |
|
dc.email.advisor |
Parames.C@Chula.ac.th |
|