A Comparison of Time Series Forecasting Models between Hybrid Model and Individual Model for Forecasting Daily Incoming Call Volume - Pornpimol Chaiwuttisak (My University, 2022)
บทคั ดย่ อ งานวิ จั ยนี ้ มี วั ตถุ ประสงค์ เพื ่ อเปรี ยบเที ยบความถู กต้ องของวิ ธี การพยากรณ์ จ านวนสายโทรเข้ ารายวั น โดยวิ ธี การพยากรณ์ ที ่ ท าการศึ กษามี 3 วิ ธี ได้ แก่ 1) วิ ธี บ็ อกซ์ -เจนกิ นส์ ประกอบด้ วยตั วแบบ SARIMA และตั วแบบ SARIMAX 2) วิ ธี โครงข่ ายประสาทเที ยม และ 3) วิ ธี ผสมระหว่ างตั วแบบ SARIMAX และโครงข่ ายประสาทเที ยม ข้ อมู ลที ่ น ามาใช้ ในการศึ กษาเป็ นข้ อมู ลอนุ กรมเวลารายวั นของจ านวนสายโทรเข้ าไปที ่ ศู นย์ บริ การลู กค้ าของบริ ษั ท แห่ งหนึ ่ ง ซึ ่ งแบ่ งข้ อมู ลเป็ น 2 ชุ ด คื อ ข้ อมู ลในอดี ตตั ้ งแต่ เดื อนมกราคม พ.ศ.2559 ถึ ง เดื อนธั นวาคม พ.ศ.2561 เพื ่ อคั ดเลื อกตั วแบบที ่ เหมาะสมที ่ สุ ด และ ข้ อมู ลในอดี ตตั ้ งแต่ เดื อนมกราคม พ.ศ.2562 ถึ ง เดื อนธั นวาคม พ.ศ.2562 เพื ่ อเปรี ยบเที ยบความแม่ นย าของค่ าพยากรณ์ ที ่ ได้ โดยเกณฑ์ ที ่ ใช้ ในการเปรี ยบเที ยบความคลาดเคลื ่ อนของ การพยากรณ์ คื อ ค่ าเฉลี ่ ยของค่ าสั มบู รณ์ เปอร์ เซ็ นต์ ความคลาดเคลื ่ อน (MAPE)
Keywords: Stock Market Forecasting Methods