ThaiGovData

ผลวิเคราะห์การจัดกลุ่มสถานีโทรมาตรวัดปริมาณฝน

วิธีการจัดกลุ่มสถานีโทรมาตรตรวจวัดปริมาณฝนของสถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำ 1. คำนวณปริมาณฝนเฉลี่ยรายเดือนของแต่ละสถานีของ สสน. ในช่วงปี 2014–2023 เพื่อใช้เป็นข้อมูลฝึกสอน (Training Data) และใช้ข้อมูลปริมาณฝนที่เหลือเป็นข้อมูลทดสอบ (Test Data) 2. ลดมิติของข้อมูล (Dimensionality Reduction) ด้วยวิธี Principal Component Analysis (PCA) โดยใช้ตัวแปร: - ละติจูด (Latitude) - ลองจิจูด (Longitude) - ปริมาณฝนที่ผ่านการปรับสเกลแล้ว (Scaled Rainfall) 3. กำหนดกลุ่มข้อมูล (Clusters) โดยใช้ระยะห่างแบบยูคลิด (Euclidean Distance) ระหว่างจุดศูนย์กลางของแต่ละกลุ่ม (Cluster Centroids) และหาค่าระยะห่างที่เหมาะสมที่สุดเพื่อกำหนดจำนวนกลุ่ม (Optimal Number of Clusters) ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลชุดนี้ การจัดกลุ่มของสถานีให้ผลลัพธ์ทั้งสิ้น 12 กลุ่ม คำอธิบายเพิ่มเติม 1. stationcode หมายถึง รหัสสถานี 2. latitude, longitude คือพิกัดของสถานี 3. cluster หมายถึง กลุ่มของสถานีที่ถูกจัดกลุ่มตามวิธีการจัดกลุ่มของสถานีโทรมาตรปริมาณฝน

หน่วยงาน:
hii
สัญญาอนุญาต:
Creative Commons Attribution Non-Commercial
หมวดหมู่:
ข้อมูลสาธารณะ
ขอบเขตพื้นที่:
พิกัด
ความถี่การปรับปรุง:
ปี
พอร์ทัลต้นทาง:
data_go_th
อัปเดตเมื่อ:
25/8/2569

อัปเดตระเบียนเมื่อ 21 วันก่อน ตรงตามรอบรายปีที่ระบุไว้

ระเบียนเดียวกันนี้ปรากฏอีก 1 ครั้งบนพอร์ทัล: gdcatalog — นับรวมเป็นรายการเดียว

clusteringrainfalltelemetry stationการจัดกลุ่มปริมาณฝนสถานีโทรมาตร

ข้อมูลภายในไฟล์

ตัวอย่าง 10 แถวแรกจากทั้งหมด 1,302 แถว · 4 คอลัมน์

stationcodetextlatitudenumericlongitudenumericclusternumeric
BTGH5.775882101.0924452
MOU4545.785542101.055862
MOU1425.8074923101.8451841
SKN0025.8275533101.752351
SKN0015.8356757101.734851
BUKT5.848724101.880312
MOU4355.884526101.022082
FOP0715.887238101.695751

เนื้อหาจากไฟล์ PDF

สกัดจากชั้นข้อความของไฟล์ PDF ต้นฉบับ ไม่ใช่การอ่านด้วย OCR — ให้ยึดไฟล์ต้นฉบับเป็นหลักฐานอ้างอิง

Hierarchical clustering of HII rainfall stations1) Calculate the average monthly rainfall for each HII station from 2014-2023 as training dataand remaining rainfall is test data2) Reduce dimensionality using PCA with 'latitude', 'longitude', 'scaled_rain'3) Determine clusters using the Euclidean distance between cluster centroid and identify theoptimal distance for the number of clustersResults:HII Training data : 2014-2023 HII Test data : 2024Method: centroid : 𝑑(𝑠, 𝑡) = ‖𝑐௦ + 𝑐௧‖ଶ where 𝑐௦ and 𝑐௧ are the centroids of clusters 𝑠 and 𝑡 ,respectively. When two clusters are combined into a new cluster 𝑢 , the new centroid is computed overall the original objects in clusters. The distance then becomes the Euclidean distance between thecentroid of and the centroid of a remaining cluster in the forest.Optimal distance of Euclidean distance is 2.8

ไฟล์ข้อมูล (2)

ชุดข้อมูลนี้ไม่ได้ระบุสัญญาอนุญาตไว้ชัดเจน เราจึงลิงก์ไปยังไฟล์ต้นทางแทนการเผยแพร่สำเนา โปรดตรวจสอบเงื่อนไขการใช้งานกับหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

  • CSVข้อมูลการจัดกลุ่มสถานีโทรมาตรวัดปริมาณฝน สสน.37 KB

    ข้อมูลการจัดกลุ่มสถานีโทรมาตรวัดปริมาณฝน สสน.

    ดูที่ต้นทาง
  • PDFวิธีการจัดกลุ่มของสถานีโทรมาตรปริมาณฝน สสน.755 KB

    วิธีการจัดกลุ่มของสถานีโทรมาตรปริมาณฝน สสน.

    ดูที่ต้นทาง

ชุดข้อมูลอื่นจากหน่วยงานนี้

ดูข้อมูลทั้งหมดของหน่วยงานนี้