Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/123456789/1727
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | ปรีชา, เครือโสม | - |
dc.contributor.author | Khrueasom, Preecha | - |
dc.contributor.author | เฉลิมชัย, ภูริพัฒน์ | - |
dc.contributor.author | Puripat, Chalermchai | - |
dc.contributor.author | พิณรัตน์, นุชโพธิ์ | - |
dc.contributor.author | Nuchpho, Pinnarat | - |
dc.date.accessioned | 2022-03-29T04:14:50Z | - |
dc.date.available | 2022-03-29T04:14:50Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://cms.dru.ac.th/jspui/handle/123456789/1727 | - |
dc.description.abstract | การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา 1) เพื่อศึกษาตัวแบบระบบเกรย์สำหรับการพยากรณ์ไข้เลือดออก 2) เพื่อพยากรณ์ไข้เลือดออกในปี พ.ศ. 2561-2565 3) เพื่อทดสอบความแม่นยำของวิธีการพยากรณ์ 4) เพื่อใช้เป็นข้อมูลสารสนเทศเพื่อการตัดสินใจในการวางแผนบริการจัดการ การแก้ไขปัญหา ทางด้านสารธารณะสุขที่เกี่ยวข้องกับไข้เลือดออก กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาวิจัยครั้งนี้ ได้แก่ จำนวนผู้ติดเชื้อ จำนวนผู้เสียชีวิตของโรคไข้เลือดออก ในเขตกรุงเทพมหานคร งานวิจัยใช้เครื่องมือคือเทคนิควิธีการพยากรณ์ที่มีความเหมาะสมกับรูปแบบข้อมูลด้วยทฤษฎีเกรย์ (Grey Theory) ในระบบชอง GM (1, 1) ผลการวิจัยพบว่า ประการที่ 1 วิธีการของทฤษฎีเกรย์ (Grey Theory) ในระบบของ GM (1, 1) มีความ เหมาะสมในการนำมาใช้ในการพยากรณ์ จำนวนผู้ติดเชื้อ จำนวนผู้เสียชีวิตของโรคไข้เลือดออก ในเขตกรุงเทพมหานคร ประการที่ 2 ผลการพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยไข้เลือดออกวิธีการของทฤษฎีเกรย์ (Grey Theory) ในระบบของ GM (1, 1) มีการพยากรณ์เป็นร้อยละ 80.36 เมื่อเทียบกับรายงานพยากรณ์โรคไข้เลือดออก 2561 กรมควบคุมโรค ประการที่ 3 การตรวจสอบความแม่นยำของตัวแบบ คือการวัดความคลาดเคลื่อนของค่าจริงและค่าที่พยากรณ์ได้โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์ต่างๆ หรือจำนวนข้อมูลต่างๆ จะพิจารณาจากการที่ค่าจริงใกล้เคียงค่าพยากรณ์ที่สุด หรือทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุดย่อมเป็นค่าที่เหมาะสมกับการใช้พยากรณ์ให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ การตรวจสอบความแม่นยำของตัวแบบ ในภาพรวมของการทดลองด้วยวิธีการของทฤษฎีเกรย์ (Grey Theory) ในระบบของ GM (1, 1) มีความแม่นยำของตัวแบบที่ดีเพราะให้ค่าสถิติ MAPE ที่น้อยกว่า เมื่อเบรียบเทียบกับวิธีการวิเคราะห์อนุกรมเวลา (Time Series Analysis) ประการที่ 4 แนวคิดการนำผลการพยากรณ์ของโรคไข้เลือดออกไปใช้ในการตัดสินใจ เพื่อให้สามาถนำตัวแบบระบบเกรย์ไปประยุกต์ใช้ในการวางแผน ป้องกัน และควบคุมการระบาดของโรคไข้เลือดออก ทำให้ในหน่วยงานที่เกี่ยวข้องทราบถึงข้อมูลพื้นฐานเบื้องต้นในการวางแผนบริหารจัดการ งานวิจัยนี้อาศัยข้อมูลที่มีอยู่ในอดีตที่ผ่านมาพยากรณ์อนาคตโดยดูแนวโน้มหรือความน่าจะเป็นของการระบาดของโรค | en_US |
dc.language.iso | other | en_US |
dc.publisher | Dhonburi Rajabhat University. Research and Development Institute. | en_US |
dc.subject | โรคไข้เลือดออก | en_US |
dc.subject | การพยากรณ์ | en_US |
dc.subject | ระบบเกรย์ | en_US |
dc.subject | มหาวิทยาลัยราชภัฏธนบุรี | en_US |
dc.title | ตัวแบบระบบเกรย์สำหรับการพยากรณ์โรคไข้เลือดออก | en_US |
dc.title.alternative | The Grey System Model for Forecasting Dengue fever | en_US |
dc.type | Research | en_US |
Appears in Collections: | Research Dhonburi Rajabhat University - งานวิจัย มหาวิทยาลัยราชภัฏธนบุรี |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Title.pdf | ปก | 250.84 kB | Adobe PDF | View/Open |
Abstract.pdf | บทคัดย่อ | 329.66 kB | Adobe PDF | View/Open |
Acknowledgement.pdf | กิตติกรรมประกาศ | 236.27 kB | Adobe PDF | View/Open |
Table of content.pdf | สารบัญ | 387.94 kB | Adobe PDF | View/Open |
Unit 1.pdf | บทที่ 1 | 407.05 kB | Adobe PDF | View/Open |
Unit 2.pdf | บทที่ 2 | 1.71 MB | Adobe PDF | View/Open |
Unit 3.pdf | บทที่ 3 | 322.41 kB | Adobe PDF | View/Open |
Unit 4.pdf | บทที่ 4 | 1.22 MB | Adobe PDF | View/Open |
Unit 5.pdf | บทที่ 5 | 406.87 kB | Adobe PDF | View/Open |
Bib.pdf | บรรณานุกรม | 318.8 kB | Adobe PDF | View/Open |
Appendix.pdf | ภาคผนวก | 1.12 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.