โครงข่ายประสาทเทียมเชิงพยากรณ์แบบปรับปรุงโดยใช้การเลือกสับเซตที่ดีที่สุด

งานวิจัยนี้ศึกษาและปรับปรุงประสิทธิภาพของการพยากรณ์จากวิธีโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้การเลือกสับเซตที่ดีที่สุดในการคัดเลือกตัวแปรอิสระ ซึ่งเป็นการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครื่องมือในการคัดเลือกตัวแปรโดยอาศัยวิธีมอนติคาร์โลในการค้นหาสับเซต ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาประกอบด้วยข้อมูลจริง ข้อมูลจำลองจากตัวแบบการถดถอยและข้อมูลจำลองจากโครงข่ายประสาทเทียม โดยเกณฑ์การคัดเลือกสับเซตที่ดีที่สุด คือ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ และเกณฑ์การเปรียบเทียบประสิทธิภาพตัวแบบ คือ รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย ผลลัพธ์จากวิธีที่เสนอนำมาเปรียบเทียบกับตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ โครงข่ายประสาทเทียม ตัวแบบผสมระหว่างการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณที่ใช้การคัดเลือกตัวแปรแบบขั้นตอนกับโครงข่ายประสาทเทียมและการเฉลี่ยตัวแบบจากวิธีที่นำเสนอด้วยน้ำหนัก 2 รูปแบบ คือ น้ำหนักที่ขึ้นกับเกณฑ์สารสนเทศ และน้ำหนักที่ขึ้นกับค่าความคลาดเคลื่อน จากการศึกษาพบว่า ผลจากข้อมูลจำลองจากโครงข่ายประสาทเทียมและข้อมูลจริงเป็นไปในทิศทางเดียวกัน คือ การพยากรณ์จากวิธีที่นำเสนอให้การพยากรณ์ที่มีประสิทธิภาพดี โดยมีรากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยต่ำสุด