การพยากรณ์ราคามะเขือเปราะแบบมีส่วนร่วมของเกษตรกรในจังหวัดเพชรบูรณ์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบและเลือกวิธีการพยากรณ์อนุกรมเวลาที่ดีที่สุดในการพยากรณ์ราคามะเขือเปราะของจังหวัดเพชรบูรณ์แบบมีส่วนร่วมกับเกษตรกร โดยทำการเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์ จำนวน 98 รูปแบบ จาก 5 วิธี คือ (1) วิธีค่าตรงตัว (2) วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (3) วิธีปรับเรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลชั้นเดียว (4) วิธีปรับเรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลสองชั้น และ (5) วิธีปรับเรียบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบวินเทอร์ โดยใช้ชุดข้อมูลราคาขายของมะเขือเปราะจากตลาดไท ตั้งแต่ 1 มกราคม 2564 ถึง 30 มีนาคม 2568 จำนวน 1,550 ข้อมูล มาสร้างเป็นตัวแบบพยากรณ์ จากนั้นจึงเปรียบเทียบค่าพยากรณ์ที่ได้จากตัวแบบกับค่าจริง งานวิจัยนี้พิจารณาวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมจาก ค่าเฉลี่ยร้อยละของความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (MAPE) ค่าความผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAD) และ ค่าเฉลี่ยความผิดพลาดกำลังสอง (MSE) ที่ต่ำที่สุด
ผลการวิจัยพบว่า (1) วิธีปรับเรียบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบวินเทอร์ (Alpha = 1.0, Gamma = 0.2, Delta = 0.2 ถึง 1.0) เหมาะสำหรับการพยากรณ์ราคาขายต่ำสุดของมะเขือเปราะ ซึ่งให้ค่า MAPE = 0.0167 MAD = 0.0025 และ MSE = 0.0019 (2) วิธีปรับเรียบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบวินเทอร์ (Alpha = 0.8, Gamma = 0.4, Delta = 0.2 ถึง 1.0) เหมาะสำหรับการพยากรณ์ราคาขายสูงสุดของมะเขือเปราะ ซึ่งให้ค่า MAPE = 0.0133 MAD = 0.0023 และ MSE = 0.0021 และ (3) เกษตรกรส่วนใหญ่เลือกใช้วิธีค่าตรงตัวมากกว่าวิธีที่ให้ความแม่นยำสูงสุด คือวิธีปรับเรียบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบวินเทอร์ เนื่องจากวิธีค่าตรงตัว ง่ายต่อการเข้าใจและช่วยในการตัดสินใจแบบทันที การค้นพบนี้ชี้ให้เห็นว่าแม้ว่าวิธีปรับเรียบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบวินเทอร์ จะให้ความแม่นยำเชิงสถิติดีกว่า แต่การยอมรับในการใช้งานจริงต้องอาศัยการแปลผลพยากรณ์ที่ง่ายและใช้ได้จริง
Article Details
เอกสารอ้างอิง
กริชชัย ขาวจ้อย วิญญู พันธ์โต และวิไลพร วงษ์อินทร์. (2566). การพยากรณ์ราคาพืชผักสำคัญแบบมีส่วนร่วมกับเกษตรกรผู้ปลูกผัก ในจังหวัดเพชรบูรณ์. วารสารวิทยาการจัดการวิชาการ มหาวิทยาลัยราชภัฏเพชรบูรณ์, 5(1), 15-28.
ศีลวัชร์ แก้วพิจิตร และประจวบ กล่อมจิตร. (2564). การเปรียบเทียบวิธีพยากรณ์ความต้องการแกลบสำหรับการผลิตกระแสไฟฟ้า กรณีศึกษาโรงไฟฟ้าชีวมวลแห่งหนึ่ง. การประชุมวิชาการเสนอผลงานวิจัยระดับชาติด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏจันทรเกษม ครั้งที่ 4, 282-288.
สริญญา ศาลางาม. (2565). ตัวแบบการพยากรณ์ปริมาณก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ด้วยวิธีการวิเคราะห์การถดถอยและวิธีโครงข่ายประสาทเทียม. วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม: มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา, 10(2), 55-64.
สำนักงานเกษตรจังหวัดเพชรบูรณ์. (2567). รายงานสถานการณ์การผลิตพืชจังหวัดเพชรบูรณ์. สืบค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2567 จาก https://phetchabun.doae.go.th/
สำนักงานสถิติแห่งชาติ. (2566). สำมะโนการเกษตร พ.ศ. 2566: จังหวัดเพชรบูรณ์. สำนักงานสถิติแห่งชาติ. สืบค้นเมื่อ 12 กันยายน 2568 จาก https://phchabun.nso.go.th/phchabun/images/report/Census/agri_census_report_2566.pdf
อดิศักดิ์ ทูลธรรม นตา เตชะบุญมาส และกวิน พินสำราญ. (2564). การพยากรณ์ความต้องการวัตถุดิบในการผลิตขนมปังบิสกิต. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธนบุรี, 5(2), 30-38.
Brenner, J. L., D'Esopo, D. A., & Fowler, A. G. (1968). Difference equations in forecasting formulas. Management Science, 14(3), 141-159.
Gardner, E. S., Jr. (1985). Exponential smoothing: The state of the art. Journal of Forecasting, 4(1), 1-28. doi:10.1002/for.3980040103
Heizer, J., & Render, B. (2014). Operations Management Sustainability and Supply Chain Management (11th ed.). New York: Pearson Education.
Holt, C. C. (1957). Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages. Pittsburgh, PA: Carnegie Institute of Technology.
J-PAD. (2025). ราคาสินค้าประจำวัน: ข้อมูลราคาตลาดกลาง. สืบค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2568 จาก https://j-pad.net/
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. (1998). Forecasting: Methods and applications (3rd ed.). New York: John Wiley & Sons.
Montgomery, D. C. (2008). Introduction to Statistical Quality Control (6th ed.). New York: Wiley, John and Sons.
Office of Industrial Economics. (2024). รายงานประมาณการเศรษฐกิจจังหวัดเพชรบูรณ์ ปี 2567. สืบค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2568 จาก https://www.oic.go.th/FILEWEB/CABINFOCENTER96/DRAWER058/GENERAL/DATA0001/00001775.PDF
Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). New York: Springer.
Scientific Reports. (2024). Hybrid modeling approaches for agricultural commodity prices using deep learning techniques. Scientific Reports. https://doi.org/10.1038/s41598-024-74503-4
Sina, L. B., Secco, C. A., Blazevic, M., & Nazemi, K. (2023). Hybrid Forecasting Methods - A Systematic Review. Electronics, 12(9), 2019. ttps://doi.org/10.3390/electronics12092019
TalaadThai. (n.d.). ราคามะเขือเปราะ. สืบค้นเมื่อ 12 มีนาคม 2568 จาก https://talaadthai.com/products/eggplant-9645-2365
Winters, P. R. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, 6(3), 324-342. doi:10.1287/mnsc.6.3.324
