Abstract:
น้ําเป็นทรัพยากรที่สําคัญในการดํารงชีวิตของมนุษย์และสิ่งมีชีวิต ในปัจจุบันมีการขยายตัวของ
เศรษฐกิจและสังคมอย่างมาก ส่งผลให้สภาพแวดล้อมต่างๆเสื่อมโทรมลงรวมถึงแหล่งน้ําด้วย ซึ่งแหล่งน้ํา
จําเป็นจะต้องได้รับการตรวจสอบคุณภาพน้ําอยู่เสมอ โดยแนวทางในการตรวจสอบคุณภาพน้ําจะต้องทําการ
ตรวจสอบและวิเคราะห์ผ่านห้องทดลองทางวิทยาศาสตร์ซึ่งใช้เวลาอย่างมากจึงไม่สามารถทําให้วางแผนและ
แก้ไขสถานการณ์คุณภาพน้ําได้อย่างทันทีจุดประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการพัฒนาการตรวจสอบคุณภาพน้ํา
โดยการวิเคราะห์และจําแนกประเภทคุณภาพน้ําออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่ ดี, พอใช้ และเสื่อมโทรม โดยใช้
ข้อมูลคุณภาพน้ํา 4 พารามิเตอร์ ได้แก่ อุณหภูมิ, กรด-เบส, ความขุ่น และออกซิเจนที่ละลายในน้ํา ด้วย
machine learning นําแบบจําลองหลากหลายประเภทมาทําการทดลอง เพื่อหาแบบจําลองที่เหมาะกับ ชุด
ข้อมูลคุณ ภาพน้ําในประเทศไทย และ ทําการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ (hyperparameter) ของแต่ละ
แบบจําลองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจําลอง จากผลทดลองพบว่าแบบจําลองโครงข่ายประสาทเทียม
(Neural Network) มีประสิทธิภาพดีที่สุดในการทํานายผลของคุณภาพน้ํา โดยให้ค่าความถูกต้อง (Accuracy)
เท่ากับ 84%
