A Development and Improvement of Artificial Neural Network Model for Time Series Forecuting

Abstract

จากจํานวนผู้ป่วยที่มาใช้บริการของโรงพยาบาลที่มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นและผันผวนไปตามช่วงเวลา จึงเป็นการ ยากที่โรงพยาบาลจะสามารถจัดการการให้บริการและดูแลผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพ จนก่อให้เกิดปัญหาตามมา อันได้แก่ จัดสรรบุคลากรได้ไม่เพียงพอหรือมากเกินความต้องการ และปัญหาด้านบริหารจัดการอื่น ๆ อีกมากมาย การที่สามารถ พยากรณ์จํานวนผู้ป่วยได้ จะช่วยให้ทราบถึงความต้องการ และจะช่วยวางแผนแก้ปัญหาได้ง่ายขึ้น งานวิจัยนี้จึงศึกษา โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อพยากรณ์ ด้วยข้อดีที่สามารถเรียนรู้ข้อมูลที่มีความซับซ้อน และสามารถตรวจจับความ เปลี่ยนแปลงทางฤดูกาลหรือแนวโน้มได้อย่างอัตโนมัติ ต่างจากวิธีการแบบเดิม เช่น วิธีของ Box-Jenkins ซึ่งเป็นสมการทาง คณิตศาสตร์ที่ต้องทําการการวิเคราะห์หาพารามิเตอร์ด้วยตนเอง รูปแบบโครงข่ายที่จะนํามาใช้พยากรณ์ในงานวิจัยนี้คือ MLP (Multilayer Perceptron) baLSTM (Long Short-Term Memory)