ข่าว

หนึ่งในผลงานวิจัยจากคณะสัตวแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ เรื่อง Forecasting of daily new lumpy skin disease cases in Thailand at different stages of the epidemic using fuzzy logic time series, NNAR, and ARIMA methods ได้ตีพิมพ์ในวารสารวิชาการนานาชาติ Preventive Veterinary Medicine (Published : 30 June 2023) ซึ่งอยู่ในฐานข้อมูล ISI Quartile 1 (Journal Impact factor 2.6), Scopus Quartile 1, SJR Quartile 1
.
สามารถอ่านข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://www.sciencedirect.com/.../abs/pii/S0167587723001289
.
งานวิจัยเรื่อง Forecasting of daily new lumpy skin disease cases in Thailand at different stages of the epidemic using fuzzy logic time series, NNAR, and ARIMA method ได้ทำการเปรียบเทียบผลการพยากรณ์จำนวนสัตว์ที่ติดโรคลัมปิสกินในแต่ละช่วงของการระบาดในประเทศไทยที่ได้จากการพยากรณ์ด้วยวิธีการต่าง ๆ ซึ่งได้แก่ วิธีอนุกรมเวลา (time series) โดยใช้ตรรกศาสตร์คลุมเครือ (Fuzzy logics) ทางด้านคณิตศาสตร์, วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ด้วยใช้วิธี Nonlinear Autoregressive Neural Network (NNAR) และวิธีการทางสถิติ ซึ่งได้แก่ Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) ผลการศึกษาพบว่าวิธี fuzzy logic time series ให้ผลการพยากรณ์ที่คลาดเคลื่อนน้อยที่สุดในหลาย ๆ ชุดข้อมูลที่ได้ทำการทดสอบ ทั้งนี้คณะผู้วิจัยได้เสนอแนะให้นำวิธีการพยากรณ์ไปใช้ในการเฝ้าระวังและเตรียมพร้อมกับการระบาดของโรคนี้

ที่มา : https://vmcmu.vet.cmu.ac.th/blog-detail-research?lang=th&id=40