การเปรียบเทียบวิธีพยากรณ์จำนวนผู้โดยสารที่เดินทางผ่านท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ
DOI:
https://doi.org/10.14456/ajmt.2025.5คำสำคัญ:
การพยากรณ์ , การวิเคราะห์อนุกรมเวลา , ท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ , ปริมาณผู้โดยสารบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์ รวมทั้งหาช่วงเวลาการพยากรณ์ล่วงหน้าที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำนวนผู้โดยสารที่เดินทางผ่านท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ โดยใช้ข้อมูลจำนวนผู้โดยสารที่เดินทางภายในประเทศและระหว่างประเทศรายวันซึ่งเผยแพร่ทางเว็บไซต์ของสำนักงานการบินพลเรือนแห่งประเทศไทย ระหว่างเดือนมีนาคมถึงธันวาคม พ.ศ. 2567 แบ่งข้อมูลเป็นสองส่วน ข้อมูลชุดแรกระหว่างเดือนมีนาคมถึงพฤศจิกายน พ.ศ. 2567 นำไปสร้างตัวแบบการพยากรณ์ 3 วิธี ได้แก่ วิธีแนวโน้มเชิงเส้น วิธีปรับเรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล และวิธีแยกองค์ประกอบ ส่วนข้อมูลที่เหลือนำไปตรวจสอบตัวแบบการพยากรณ์เพื่อหาวิธีและช่วงของการพยากรณ์ล่วงหน้าที่เหมาะสมโดยใช้เกณฑ์การพิจารณาค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์และค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ที่ต่ำที่สุด วิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ Microsoft Excel ผลการวิจัยพบว่า วิธีและช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำนวนผู้โดยสารเดินทางภายในประเทศ คือ วิธีปรับเรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลที่กำหนดค่า a = 0.8 และช่วงการพยากรณ์ล่วงหน้าหนึ่งสัปดาห์ ในขณะที่วิธีและช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำนวนผู้โดยสารเดินทางระหว่างประเทศ คือ วิธีปรับเรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียล ที่กำหนดค่า a = 1.0 และช่วงการพยากรณ์ล่วงหน้าหนึ่งเดือน
References
Aeronautical Radio of Thailand. (2024). Daily flight statistics. https://www.aerothai.co.th/th/flight-statistic
Airports of Thailand Public Co., Ltd. (2024). About AOT. https://www.airportthai.co.th/
Kumar, L., Sharma, K., & Khedlekar, U. K. (2024). Dynamic pricing strategies for efficient inventory management with auto-correlative stochastic demand forecasting using exponential smoothing method. Results in Control and Optimization, 15, 100432. https://doi.org/10.1016/j.rico.2024.100432
Nusane, P., Payakkapong, P., & Supapakorn, T. (2015). Comparison of forecasting models for crude oil production in Thailand. Journal of Science and Technology, 23(3), 377-384.
Ruekkasaem, L., & Aungkulanon, P. (2020). Comparison of forecasting methods for aggregate production planning in cleanroom apparel factory. Phranakhon Rajabhat Research Journal (Science and Technology), 15(1), 86-94.
Siriolan, P. (2018). Quantitative analysis (in Thai). SE-EDUCATION.
Taengphukieo, R., & Issarapong, N. (2019). Analysis of comparing forecasting methods for production planning: Case study of beef companies, Nakhon Phanom province. EAU Heritage Journal: Science and Technology, 13(3), 222-232.
The Civil Aviation Authority of Thailand. (2024). Air transport statistics. https://www.caat.or.th/th/archives/category/data-research-th/air-traffic-th/transport-statistics-th
Theeraviriya, C. (2017). A comparison of the forecasting method for electric energy demand in Nakhonphanom province. Naresuan University Journal: Science and Technology, 25(4), 124-137.
Thonglek, N. (2024). Old photos tell the legend: From Nong Ngu Hao… to Suvarnabhumi Airport (in Thai). https://www.matichon.co.th/columnists/news_4778593
Tirkeş, G., Güray, C., & Çelebi, N. (2017). Demand forecasting: A comparison between the Holt-Winters, trend analysis and decomposition models. Technical Gazette, 24(2), 503-509.
Wanichbancha, K. (2010). Quantitative analysis (3rd ed.) (in Thai). Siam Lada Partnership Ltd.
Wiwattanakornwong, K., Limlawan, V., Butrsai, S., Ninpan, N., Vannangkura, C., Thepkaew, A., Ngamdee, K., & Ploythummakun, P. (2023). Demand forecasting in beverage industry: A case study of business simulation game. Suthiparithat Journal, 37(1), 17-29.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2025 คณะเทคโนโลยีการจัดการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน วิทยาเขตสุรินทร์
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของคณะเทคโนโลยีการจัดการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน วิทยาเขตสุรินทร์
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้ เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับคณะเทคโนโลยีการจัดการ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน วิทยาเขตสุรินทร์ และคณาจารย์ท่านอื่นๆในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
