This special problem aims to study and compare the performance of predicting the air quality index (AQI) using five ensemble machine learning methods: random forest, XGBoost, CatBoost, stacking ensemble of random forest and XGBoost, and stacking ensemble of random forest, SVR, and MLP. The study uses a dataset from the Central Pollution Control Board of India (CPCB), which includes fifteen pollutants and nine meteorological variables collected between January, 2021 and December, 2023. In this study, there were 1,024,920 records. The performance is measured using three methods: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination. The study found that the random forest and XGBoost stacking ensemble had the best performance measures among the three methods, with the minimum RMSE of 0.1040, the minimum MAE of 0.0675, and the maximum of 0.8128. SHAP-based model interpretation method for five machine learning methods. All methods reached the same conclusion: the two variables that most significantly impacted the global prediction were PM2.5 and PM10, respectively.
ทั่วโลกกำลังเผชิญกับวิกฤตมลพิษทางอากาศที่รุนแรงที่สุดในประวัติศาสตร์ การเพิ่มขึ้นของสารมลพิษในอากาศ เช่น ฝุ่นละอองขนาดเล็ก PM2.5 PM10 ก๊าซโอโซน ก๊าซคาร์บอนมอนอกไซด์ ไนโตรเจนไดออกไซด์ และซัลเฟอร์ไดออกไซด์ ซึ่งส่งผลกระทบต่อระบบทางเดินหายใจและระบบไหลเวียนโลหิตของมนุษย์ นอกจากนี้ยังมีผลกระทบทางลบต่อพืชและสัตว์ในระบบนิเวศอีกด้วย หลายพื้นที่ทั่วโลกเผชิญกับค่า PM2.5 เกินมาตรฐานอย่างต่อเนื่อง องค์การอนามัยโลก (World Health Organization : WHO) ประกาศเตือนว่า PM2.5 เป็นสารก่อมะเร็ง ส่งผลให้เกิดโรคทางเดินหายใจ โรคหัวใจ และโรคหลอดเลือดสมอง PM2.5 เป็นมลพิษทางอากาศที่อันตรายที่สุด ส่งผลต่อระบบทางเดินหายใจและเพิ่มความเสี่ยงต่อมะเร็งปอด สถิติปี 2020 มีผู้เสียชีวิตจากมะเร็งปอด 1.79 ล้านคน และคาดว่าจำนวนผู้เสียชีวิตจะเพิ่มมากขึ้นทุกปีอย่างต่อเนื่อง ดัชนีคุณภาพอากาศ (Air Quality Index : AQI) เป็นตัวชี้วัดสำคัญในการประเมินคุณภาพอากาศและบ่งชี้ถึงระดับของมลพิษ โดยใช้ข้อมูลความเข้มข้นของมลพิษในอากาศคำนวณเป็นค่าดัชนีคุณภาพอากาศที่ช่วยให้ประชาชนทราบถึงระดับความปลอดภัยของอากาศ ดังนั้นหากในชีวิตประจำวันสามารถทำนายดัชนีคุณภาพอากาศได้ ประชาชนจะสามารถวางแผนการเดินทางหรือการทำกิจกรรมกลางแจ้ง โดยหลีกเลี่ยงบริเวณที่มีมลพิษสูงได้ โดยเฉพาะกลุ่มเสี่ยง เช่น ผู้สูงอายุ เด็กเล็ก และผู้ป่วยเรื้อรัง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีงานวิจัยที่ได้พัฒนาวิธีการทำนายดัชนีคุณภาพอากาศโดยนักวิจัยได้ประยุกต์ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อการทำนายคุณภาพอากาศให้ดียิ่งขึ้น ในงานวิจัยนี้ คณะผู้วิจัยจึงมีความสนใจนำวิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบรวมกลุ่มมาใช้ในการทำนายดัชนีคุณภาพอากาศ จากการทบทวนวรรณกรรมเกี่ยวกับงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง คณะผู้วิจัยพบว่าในงานวิจัยของ Zhang et al. (2023) ที่ศึกษาในกลุ่มเมืองของจีน 6 แห่ง ด้วยข้อมูลมลพิษและสภาพอากาศ พบได้ว่าวิธีป่าสุ่มมีประสิทธิภาพดีที่สุดเมื่อวัดด้วย MAE ต่อมาในงานวิจัยของ Dao et al. (2022) ที่ได้ใช้ข้อมูลมลพิษในอินเดีย พบว่าวิธี XGBoost มีประสิทธิภาพดีที่สุด เช่นเดียวกับงานวิจัยของ Kumar and Pande (2023) ในขณะที่ Ravindiran et al. (2023) ได้ศึกษาด้วยข้อมูลมลพิษและสภาพอากาศในรัฐอานธรประเทศ พบว่าวิธี CatBoost มีประสิทธิภาพดีที่สุด และอีก 2 งานวิจัยที่ได้อาศัยแนวทางการรวมกลุ่มแบบ Stacking ได้แก่ งานวิจัยของ Sharma et al. (2024) ที่ศึกษาในหลายเมืองของอินเดียโดยได้ใช้วิธีการรวมกลุ่มของต้นไม้ตัดสินใจหลายวิธี หนึ่งในนั้นคือวิธีการรวมกลุ่มป่าสุ่มและ XGBoost ซึ่งก็พบว่าวิธีดังกล่าวมีประสิทธิภาพดีที่สุด และ Emeç and Yurtsever (2024) ได้ศึกษาการทำนายความเข้มข้นของ PM2.5 ซึ่งเป็นหนึ่งในมลพิษสำคัญที่ส่งผลต่อดัชนีคุณภาพอากาศของเมืองอิสตันบลูและปักกิ่งโดยใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง 3 วิธีมารวมกันเป็นวิธีรวมกลุ่มป่าสุ่ม, SVR และ MLP พบว่าวิธีนี้มีประสิทธิภาพดีกว่าการใช้ทั้ง 3 วิธีแยกกัน ดังนั้นคณะผู้วิจัยจึงสนใจนำวิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบรวมกลุ่มทั้ง 5 วิธี ได้แก่ วิธีป่าสุ่ม วิธี XGBoost วิธี CatBoost วิธีรวมกลุ่มป่าสุ่มและ XGBoost และวิธีรวมกลุ่มป่าสุ่ม, SVR และ MLP โดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับค่ามลพิษและสภาพอากาศจากสถานีตรวจวัดในรัฐเดลี ประเทศอินเดีย ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มีปัญหาด้านคุณภาพอากาศเป็นอันดับต้น ๆ ของโลก โดยใช้ข้อมูลตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2021 ถึง 31 ธันวาคม 2023 และวิธีการวัดประสิทธิภาพ 3 วิธี ได้แก่ รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย และสัมประสิทธิ์การกำหนด (Coefficient of Determination) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการต่าง ๆ และระบุแนวทางที่เหมาะสมที่สุดในการทำนายดัชนีคุณภาพอากาศ
คณะวิทยาศาสตร์
A new colorimetric assay for the rapid detection of tannic acid in beverage samples based on displacement phenomenon of aggregated gallic acid-modified platinum nanoparticles is developed for the first time. PtNPs were functionalized with gallic acid, promoting the formation of the green-hued aggregated nanoparticles. While colorimetry offers a rapid method for identifying tannic acid, challenges remain in sensitivity and accuracy of detection on the PtNPs colorimetric probe, particularly in the presence of anthocyanin interferences. To address this, we developed a sample preparation method to degrade anthocyanin in beverages. Tannic acid was easily displaced onto the gallic acid-coated PtNPs surfaces, causing dispersion and resulting in a visible color change from green to orange−brown. Under the optimal conditions, the colorimetric sensor exhibited a linear response in the range of 1−2,000 µmol L−1 (R2 = 0.9991). The limit of detection (LOD) and the limit of quantification (LOQ) were found at 0.02 and 0.09 µmol L−1, respectively. The proposed sensor expressed superior selectivity over other interfering substances and demonstrated excellent precision with a relative standard deviation (RSD) of 1.00%−3.36%. More importantly, recoveries ranging from 95.0−104.7% were obtained, indicating the capability of proposed colorimetric sensor to detect tannic acid rapidly and accurately in real beverage samples.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This piece represents the collection of all human elements, applied to design for maximum efficiency, following the principles of Modern designers who embraced the famous phrase "Form follows Function." Every line and structure of the design is carefully considered for user comfort and practical use, while reflecting the idea that the user's experience is central to the design process. The beauty emerges from the harmony between function and form, not only meeting functional needs but also enhancing the aesthetic of Modernist design in a complete and meaningful way.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This report is part of applying the knowledge gained from studying machine learning models and methods for developing a predictive model to identify customers likely to cancel their credit card services with a bank. The project was carried out during an internship at a financial institution, where the creator developed a model to predict customers likely to churn from their credit card services using real customer data through the organization's system. The focus was on building a model that can accurately predict customer churn by selecting features that are appropriate for the prediction model and the unique characteristics of the credit card industry data to ensure the highest possible accuracy and efficiency. This report also covers the integration of the model into the development of a website, which allows related departments to conveniently use the prediction model. Users can upload data for prediction and receive model results instantly. In addition, a dashboard has been created to present insights from the model's predictions, such as identifying high-risk customers likely to cancel services, as well as other important analytical information for strategic decision-making. This will help support more efficient marketing planning and customer retention efforts within the organization.