การพยากรณ์ปริมาณฝุ่นละออง PM2.5 ในจังหวัดนครสวรรค์ ด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง - สนธิปักษ์, วิฑูร; ปานตา, ชม; วรอาจ, ภาสกร; มีสำราญ, ถิรภัทร (วารสารวิชาการวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ประยุกต์, 2024)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพยากรณ์ปริมาณฝุ่นละอองขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมครอน (PM2.5) ในจังหวัดนครสวรรค์ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง 3 เทคนิค ได้แก่ เทคนิคการถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression: LR) เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network: ANN) และเทคนิคการสุ่มป่าไม้ (Random Forest: RF) ข้อมูลที่ใช้ประกอบด้วยปัจจัย 9 ตัวแปร ซึ่งเก็บรวบรวมจากสถานีตรวจคุณภาพอากาศในพื้นที่โครงการชลประทานนครสวรรค์ ระหว่างเดือนมกราคม พ.ศ. 2563 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2565 ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่า เทคนิคการสุ่มป่าไม้ (RF) มีประสิทธิภาพสูงสุดในการพยากรณ์ โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (MSE) เท่ากับ 18.96 ค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยกำลังสอง (RMSE) เท่ากับ 4.35 และสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) เท่ากับ 0.83 การใช้ตัวแบบพยากรณ์นี้ช่วยให้หน่วยงานภาครัฐสามารถวางแผนเชิงรุกเพื่อจัดการมลพิษทางอากาศและลดผลกระทบต่อสุขภาพของประชาชนได้อย่างมีประสิทธิภาพ