The computational results are shown

The computational results are shown in Fig. 8, Fig. 9 and Fig. 10. The effectiveness and efficiency of all proposed NN-based and SVR-based algorithms with their MAPE were compared and discussed. The MAPE value attained for different proposed six models corresponding to each computational step; training, validation and testing were shown in Fig. 9. Fig. 10 shows the computation run time required for training from the beginning until stable stage for different forecasting models.

Results (Thai) 1:

ผลการคำนวณจะแสดงในรูป 8 รูป 9 และ 10 รูป ประสิทธิผลและประสิทธิภาพของอัลกอริทึม ตาม SVR และ NN ที่เสนอทั้งหมดกับ MAPE ของพวกเขาถูกเปรียบเทียบ และกล่าวถึง ค่า MAPE ที่บรรลุสำหรับเสนอหกรูปแบบต่าง ๆ ที่สอดคล้องกับแต่ละขั้นตอนคำนวณ การฝึกอบรม ตรวจสอบและการทดสอบถูกแสดงในรูป 9 รูปที่ 10 แสดงการคำนวณเวลาที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงขั้นมีเสถียรภาพสำหรับแบบจำลองการคาดการณ์ต่าง ๆ ที่ใช้

Results (Thai) 2:

ผลการคำนวณจะแสดงในรูป 8 รูป 9 รูป 10. ประสิทธิผลและประสิทธิภาพของทั้งหมดเสนอ NN-based และ SVR-ตามขั้นตอนวิธีการที่มี MAPE ของพวกเขาถูกนำมาเปรียบเทียบและพูดคุยกัน คุ้มค่า MAPE บรรลุแตกต่างกันเสนอหกรูปแบบที่สอดคล้องกับแต่ละขั้นตอนการคำนวณ; การฝึกอบรมการตรวจสอบและการทดสอบแสดงให้เห็นในรูป 9. รูป 10 แสดงให้เห็นว่าการคำนวณเวลาการทำงานที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมจากจุดเริ่มต้นจนถึงขั้นตอนที่มั่นคงสำหรับรูปแบบการพยากรณ์ที่แตกต่างกัน

Results (Thai) 3:

ผลการคำนวณแสดงในรูปที่ 8 รูปที่ 9 รูปที่ 10 ประสิทธิผลและประสิทธิภาพของทั้งหมดที่เสนอและใช้อัลกอริทึม SVR nn ตามด้วยค่ามาเปรียบเทียบ และกล่าวถึง ค่า MAPE ค่าบรรลุแตกต่างกันเสนอหกรุ่นที่สอดคล้องกับแต่ละขั้นตอนการคำนวณ การฝึกอบรม การตรวจสอบและการทดสอบได้ถูกแสดงในรูปที่ 9 รูปที่ 10 แสดงการคำนวณเวลารันต้องฝึกตั้งแต่ต้นจนถึงขั้นตอนที่มั่นคงสำหรับการพยากรณ์ที่แตกต่างกัน รุ่น