Price Forecast of Major Vegetables Crops Participation with Vegetables Farmers in Phetchabun Province
Main Article Content
Abstract
The objective of this research was to compare and select the best forecasting time series method for forecast the price of major vegetables in Phetchabun province participation with farmers. The five comparison forecasting methods include: (1) Naive method (2) Moving average method (3) Simple exponential smoothing method (4) Double exponential smoothing method and (5) Winter’s exponential smoothing method. A forecast model using the selling price data of cabbage from Talaadthai since January 2021 to December 2022 amount 730 data, then compared with the forecast values obtained from the model and the actual values. This research appropriate forecasting methods from the lowest were considered of mean percentage of absolute error (MAPE), mean absolute deviation (MAD) and mean square error (MSE). The results showed that (1) Naive method suitable for forecasting the lowest selling price of cabbage, which gives MAPE = 2.3275, MAD = 0.2538 and MSE = 1.1728 (2) Naive method suitable for forecasting the highest selling price of cabbage, which gives MAPE = 2.1581 MAD = 0.3086 and MSE = 1.5377 and (3) Most of the vegetable farmers in Phetchabun choose to use the Naive method for forecasting the selling price of vegetables in advance for harvest planning.
Article Details
References
กฤตาพร พัชระสุภา. (2561). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างเทคนิคการพยากรณ์สำหรับตัวแบบของตัวแปรเดียวกับข้อมูลที่มีฤดูกาล. วารสาร มทร.อีสาน ฉบับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 11(3), น. 144-164.
กลุ่มยุทธศาสตร์และสารสนเทศ สำนักงานเกษตรจังหวัดเพชรบูรณ์. (2563). สถานการณ์การผลิตพืชจังหวัดเพชรบูรณ์ ปี 2563. สืบค้น 30 พฤศจิกายน 2563. จาก http://www.phetchabun.doae.go.th.
จารุวรรณ สิงห์ม่วง และ ธิดาพร ศุภภากร. (2563). ตัวแบบพยากรณ์มูลค่าการส่งออกยางพาราของประเทศไทย. วารสารวิชาการวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏนครสวรรค์, 12(5), น. 58-82.
นวรัตน์ ฐิตินันท์พงศ์ และ ปรารถนา ปรารถนาดี. (2555). การพยากรณ์ราคารับซื้อมันสำปะหลังสดและราคาขายมันสำปะหลังเส้น. การประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ครั้งที่ 50, น. 26-33.
นิตยา วงศ์ระวัง และกัญจนา ทองสนิท. (2555). การจัดการคลังสินค้าผ้าที่เหมาะสม สาหรับอุตสาหกรรมสิ่งทอ. การประชุมวิชาการข่ายงานวิศวกรรมอุตสาหการ ประจำปี พ.ศ. 2555, น. 414-422.
บุญหญิง สมร่าง ,สุณี ทวีสกุลวัชระ, ยุพิน กาญจนะศักดิ์ดา และ ลักขณา เศาธยะนันท์. (2561). การพยากรณ์ราคาทุเรียนหมอนทองโดยวิธีบอกซ์ – เจนกินส์ และวิธีการของวินเตอร์. การประชุมวิชาและนำเสนอผลงานวิชาการระดับชาติ UTCC Academic Day ครั้งที่ 2, น. 1656-1669.
ยุทธไกยวรรณ. (2549). การวางแผนและการควบคุมการผลิต. กรุงเทพฯ : ศูนย์สื่อเสริมกรุงเทพ.
ศีลวัชร์ แก้วพิจิตร และ ประจวบ กล่อมจิตร. (2564). การเปรียบเทียบวิธีพยากรณ์ความต้องการแกลบสำหรับการผลิตกระแสไฟฟ้า กรณีศึกษาโรงไฟฟ้าชีวมวลแห่งหนึ่ง. การประชุมวิชาการเสนอผลงานวิจัยระดับชาติด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏจันทรเกษม ครั้งที่ 4, น. 282-288.
สริญญา ศาลางาม. (2565). ตัวแบบการพยากรณ์ปริมาณก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ด้วยวิธีการวิเคราะห์การถดถอยและวิธีโครงข่ายประสาทเทียม. วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม : มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา, 10(2), น. 55-64.
สำนักงานสถิติแห่งชาติ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม. (2564). รายงานสถานการณ์การพัฒนาจังหวัดจากตัวชี้วัดที่สำคัญตามประเด็นยุทธศาสตร์การพัฒนาจังหวัดเพชรบูรณ์ พ.ศ. 2564. สำนักงานสถิติแห่งชาติ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม.
อดิศักดิ์ ทูลธรรม, นตาเตชะบุญมาส และ กวิน พินสำราญ. (2564). การพยากรณ์ความต้องการวัตถุดิบในการผลิตขนมปังบิสกิต. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธนบุรี, 5(2), น. 30-38.
Congdon, P. (2007). Bayesian Statistical Modeling. John Wiley & Sons, Hoboken.
Heizer, J., & Render, B. (2014). Operations Management Sustainability and Supply Chain Management (11th ed.). New York: Pearson Education.
Montgomery, D. C. (2008). Introduction to Statistical Quality Control (6th ed.). New York: Wiley, John and Sons.
Robert, C. P., & Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2nd ed.). Springer: New York.