แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Predictive machine learning models for packing media preparation in canned pineapple production process

keyword: Artificial neural network
; Support vector machine
; Deep belief network
; Machine learning
; Response surface methodology
; Grid search
; Hyperparameter fine tuning
Abstract: This study involves implementing machine learning algorithms (ML algorithms) to predict a quality characteristic of a food product, canned pineapple. In this production process, packing medium (PM) preparation is an important process. To reduce production time and cost, PM needs to be prepared in advance. Currently, laboratory technicians have to measure the sugar content in the raw material (pineapple). The total soluble solids (TSS) of the raw material (RM) or the ration of sugar content is called a degree of Brix. To improve the PM preparation process, this study aims at developing prediction models of the degree of Brix for an industrial user, which is the largest producer and distributor of the canned fruit industry in Thailand. With accurate prediction, the PM preparation process time and cost can be significantly reduced. For the purpose of model development, the industrial user has collected some data about the source of incoming RMs so that the prediction can be made in advance before RM arrivals. Three prediction models featuring ML algorithms, which are artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), and deep belief network (DBN), are constructed. To effectively use these ML algorithms, one important task is to fine tune the hyperparameters of the ML algorithms. The fine-tuning process of ML algorithms is an open and challenging research problem. One of the most widely used hyperparameter fine tuning method is grid search (GS) because of its simplicity. With GS, the range (i.e. lower bound and upper bound) and step size of each hyperparameter are defined. Then, all possible combinations of hyperparameter values are generated and tested to determine the best set of hyperparameters. The number of experimental runs is a multiplication of the number of factors and their levels. Therefore, GS can be highly inefficient in terms of computational resource and time. Therefore, the objective of this study is to propose another method from the principle of designs of experiments (DOE), called response surface method (RSM) for hyperparameter fine tuning. The goal is to reduce the number of experimental runs, and therefore, computational times to find the suitable hyperparameter settings for each ML algorithm, while being able to maintain the performance of ML algorithms. A computational study is performed to compare GS and RSM for hyperparameter tuning of the three ML algorithms. A 10-folds cross validation of the datasets is also performed to ensure that the result is robust to the randomness in data partitioning to separate data into three sets: train, validation, and test. The key performance measure of ML algorithms is the mean absolute error (MAE) of the validation dataset. With GS, the hyperparameter setting that is associated with the minimum MAE of validation dataset is selected, whereas with RSM the hyperparameter settings are obtained from analyzing the response surface model of the validation MAE. Confirmation runs are then performed to verify the ML algorithm performance at the respective hyperparameter settings. In addition, reliability of the hyperparameter settings obtained from GS and RSM is measured in terms of the proportion that the 95% prediction intervals of MAE validation from confirmation runs contain the original MAE validation. Comparison results from statistical analysis indicate the followings findings. (1) For ANN: the hyperparameters from GS and RSM give statistically the same prediction performance in nine out of 10 data folds. In other words, only one data fold where GS performs statistically better than RSM, a difference of 0.17 MAE (out of the range of 7 to 18 degrees Brix). However, RSM has significantly a smaller number of experimental runs, i.e. GS has 44,100 runs versus 976 runs with RSM, a 97.79% savings on the number of runs. (2) For DBN: GS gives hyperparameter settings that are statistically better than RSM in three out of 10 data folds. For these three folds, GS performs better by 0.078 MAE on the average. In contrast, RSM uses 1,408 experimental runs to reach its parameter settings, while GS needs 7,290 runs, that is a savings of 80.69% in the number of runs by RSM over that of GS. (3) For SVM, the average validation MAE from GS is 0.040 MAE in degree Brix lower than that from the RSM. The number of runs required by GS and RSM is 44,880 and 984, respectively. A savings of 97.81%. (4) GS gives hyperparameter settings that are 80% reliable for both ANN and DBN, whereas the hyperparameter settings from RSM can give 90% and 100% reliability for ANN and DBN, respectively. In conclusion, GS and RSM can give hyperparameter settings that are relatively the same in their prediction performance, while the benefit of using RSM is the savings in the number of experimental runs and a fewer execution time
Thammasat University. Thammasat University Library
Address: BANGKOK
Email: preserv@tu.ac.th
Role: advisor
Created: 2020
Modified: 2022-11-07
Issued: 2022-11-07
eng
©copyrights
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 9289kwanluck.pdf 2.78 MB1 2024-08-17 00:48:30
ใช้เวลา
0.018017 วินาที

Kwanluck Thiwa-anont
Title Contributor Type
Jirachai Buddhakulsomsiri
Title Creator Type and Date Create
A Single-period model for the parallel fleet replacement problem
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Eksiri Laksuwong
วิทยานิพนธ์/Thesis
A study on service quality of logistics service providers in five ASEAN countries
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Chatwadee Tansakul
วิทยานิพนธ์/Thesis
Fuzzy linear programming model of animal feeds raw material procurement problem to study the impacts of government policies
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Thy, Nguyen Ngoc Ai
วิทยานิพนธ์/Thesis
Marketing-operations interface : a study of compound bullwhip effect and information sharing in supply chain
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri;Duc, Truong Ton Hien,
Tai, Pham Duc
วิทยานิพนธ์/Thesis
Finite capacity material requirement planning system for supply chain network
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Pisal Yenradee;Jirachai Buddhakulsomsiri
Benyaphorn Paopongchuang
วิทยานิพนธ์/Thesis
Evaluation of (Q, R) inventory policy under continuous review with lost sales using Markov chain
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Truyet, Ngo Thuong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Determination of optimal order-up-to-level and review period for inventory system under stochastic demand and lead time
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Huyen, Pham Phuong Ngoc
วิทยานิพนธ์/Thesis
Mathematical model for optimizing feed mix raw material requirement and estimating the impacts of government policies and storage capacity: a case study in Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Tuan, Dang Thanh
วิทยานิพนธ์/Thesis
Mathematical model and algorithm development for vehicle routing problem with transshipment
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Thanapat Leelertkij
วิทยานิพนธ์/Thesis
An algorithm to determine (R, Q) parameters for independent products in a distribution network with limited storage space
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri;Pisal Yenradee
Kanokwan Singha
วิทยานิพนธ์/Thesis
Determining an optimal warehouse location, capacity, and product allocations in a multi-product 4-echelon distribution network
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Le, Thi Diem Chau
วิทยานิพนธ์/Thesis
Simulated annealing algorithm for vehicle routing problem with transshipment
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Sukanya Thonethong
วิทยานิพนธ์/Thesis
An association between cassava pledging scheme and the financial performance of cassava product manufacturer
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Trinuj Vongsomtakul
วิทยานิพนธ์/Thesis
Supply chain coordination with risk-averse agents under refund-dependent or price-dependent demands
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri;Duc, Truong Ton Hien
Nguyen, Thang Loi
วิทยานิพนธ์/Thesis
An order picking operation improvement in a cross-dock distribution center using simulation model: a case study of chilled distribution center in Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Ronnaporn Pattawekongka
วิทยานิพนธ์/Thesis
Logistics cost structure for exporting green bean from Indonesia to Singapore
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Romadlon, Fauzan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Inbound logistics cost analysis for cassava supply chain in Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Panchalee Praneetpholkrang
วิทยานิพนธ์/Thesis
Short haul transportation cost estimation for agricultural products : a case study of cassava product
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Sonephet Somekhit
วิทยานิพนธ์/Thesis
Simulation modeling analysis to support decision making of cassava harvesting in Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Warut Pannakkong
วิทยานิพนธ์/Thesis
A Markovian approach for optimizing A (T, S) inventory system under stochastic discrete demand and lead time with lost sales
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Duc, Nguyen Trong Tri
วิทยานิพนธ์/Thesis
Car damage classification for car insurance company by using Colab with convolutional neural networks deep learning method
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Supavee Tanutammakun
วิทยานิพนธ์/Thesis
Dynamic dispatching rule based-heuristics for unrelated parallel machine scheduling problem with machine and sequence-dependent setup time
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Papimol Kongsri
วิทยานิพนธ์/Thesis
Predictive machine learning models for packing media preparation in canned pineapple production process
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Kwanluck Thiwa-anont
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimization for cold chain management in northern Thailand : a case study in sweet corn supply chain
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Pannita Sudmee
วิทยานิพนธ์/Thesis
Market basket analysis in retails-study on the promotional pricing effect on frequent itemsets against demand elasticity in a retail store
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Jirumporn Nittayawan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimization for cold chain management in eastern Thailand : a case study in mangosteen supply chain
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Chatsuda Jiaranaicharoen
วิทยานิพนธ์/Thesis
Market basket analysis using association rule in drug and health store
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Run Sinlapachai
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimization of fruit cold chain management : a case study of coconut supply chain in western Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Russamalin Intaruk
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimization of fruit cold chain management : a case study of mayongchid supply chain in central Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Pimpitcha Thiensiri
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimization of fruit cold chain management : a case study of mangosteen supply chain in southern Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Siriladda Samatiat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Forecasting using artificial intelligence or machine learning algorithm
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Kasidit Singthong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Survey study on supply chain disruption from COVID-19
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Achalaya Thianthong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Determining (s, S) inventory policy for health care system : a case study of hospital in Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Sorachat Sahasoontaravuti
วิทยานิพนธ์/Thesis
Prediction daily electricity consumption in Thailand using multiple linear regression, artificial neural network, support vector machine, and hybrid models
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Thanyaporn Harncharnchai
วิทยานิพนธ์/Thesis
Inventory positioning and optimal cycle service level in a supply chain under stochastic demand and lead time
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri;Pham, Tai
Ngan, Nguyen Thi Mong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Apply reinforcement learning as model selection to predict power consumption
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri;Wirut Pannakkong
Minh Tuyen, Nguyen Ngoc
วิทยานิพนธ์/Thesis
Implement tuned reinforcement learning in selecting different machine learning models prediction for peak electricity consumption
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Warut Pannakkong;Jirachai Buddhakulsomsiri
Vinh, Vu Thanh
วิทยานิพนธ์/Thesis
Vehicle route problem in cold chain logistics
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Tai, Pham Duc;Jirachai Buddhakulsomsiri
Sujinthorn Akrajittham
วิทยานิพนธ์/Thesis
Canned fruit brix prediction using machine learning using deep neural network
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Peeraya Klaisangh
วิทยานิพนธ์/Thesis
Using design of experiments during the process of tuning hyperparameters in machine learning algorithms
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri;Warut Pannakkong
Piyathida Kittitharayada
วิทยานิพนธ์/Thesis
Classifying saleability of lime by using convolutional neural network (CNN) approach
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Warut Pannakkong;Jirachai Buddhakulsomsiri
Niracha Chaiwong
วิทยานิพนธ์/Thesis
Inventory optimization with (S, s) policy and backlog under stochastic discrete demand and lead time
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Pathomporn Palasen
วิทยานิพนธ์/Thesis
Market basket analysis of drug store in seasonal period
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Bunyanoot Kitsomcheep
วิทยานิพนธ์/Thesis
Inventory optimization with (S, s) policy and partial backlog under stochastic discrete demand and lead time
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Wichanet Doungploy
วิทยานิพนธ์/Thesis
Market basket analysis of drugs stores in a monthly period
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Pantira Sadibhakdi
วิทยานิพนธ์/Thesis
Model for vehicle routing problem with loaded distance by clustering algorithm
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri;Tai, Pham Duc
Sirinya Siriapichart
วิทยานิพนธ์/Thesis
Surface defect detection in lime by using computer vision
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Warut Pannakkong;Jirachai Buddhakulsomsiri
Thiprawee Boonsem
วิทยานิพนธ์/Thesis
A fuzzy multi-objective model for determining optimal warehouse location in a green multiproduct, multi-period distribution network
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Krit Jinawat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Market basket analysis of drug store in quarter period since 2018 to 2020
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Thirapol Ruennuch
วิทยานิพนธ์/Thesis
An (R, Q) inventory model under limited storage with backlog : a case study of medical supply
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Nichakorn Chaibanchakit
วิทยานิพนธ์/Thesis
Application of mixed integer linear programming in optimization of sequence-dependent fluid packaging production scheduling
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Naphat Ormsapsin
วิทยานิพนธ์/Thesis
An (R, Q) inventory policy for medicine under limited storage with a backlog
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Vararat Sermkulpat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Warehousing service provider selection using AHP, TOPSIS, and hybrid approach : a case study
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Palida Chaisaengkham
วิทยานิพนธ์/Thesis
Estimate optimal warehouse design for the beverage distribution center
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Amornkarn Tivattanasuk
วิทยานิพนธ์/Thesis
LP-based heuristics for multi-objective capacitated vehicle routing problem and arrival time prediction method for delivery trucks
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Pisal Yenradee;Jirachai Buddhakulsomsiri
Sophea, Horng
วิทยานิพนธ์/Thesis
Algorithm development for the vehicle routing problem with loaded distance and route time window
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Pitchaya Boonadulyarat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Production scheduling of a parallel machine system with sequence dependent set-up times
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Soeurn, Prasal
วิทยานิพนธ์/Thesis
Forecasting the impact of COVID-19 on andrographis extract medicine by time series and ANN model in Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Kankaew Kasaeto
วิทยานิพนธ์/Thesis
One-dimensional cutting stock problem to minimize material waste
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Sar, Sokunthea
วิทยานิพนธ์/Thesis
Pallet inventory management at a centralized distribution center using (s, S) policy
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Parchaya Sattawattananont
วิทยานิพนธ์/Thesis
Supplier selection problem under uncertainty : a case study of pickup truck fleet purchase
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Pawena Fukfon
วิทยานิพนธ์/Thesis
Demand forecasting models for planning product purchases for retailers : a case study of superstore retailers
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Yonlada Pratum
วิทยานิพนธ์/Thesis
Fuzzy multiple-objective linear programming for transportation mode and storage mode selection in fruit value chain : a case study of coconut
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Pronnaree Pakdeetraipop
วิทยานิพนธ์/Thesis
Fuzzy multiple-objective linear programming model for transportation mode and storage mode selection in fruit value chain : a case study of mangosteen
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Sathinee Wareepornthep
วิทยานิพนธ์/Thesis
Comparative analysis of supplier selection models
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Warin Namkotr
วิทยานิพนธ์/Thesis
Warehouse design and data analysis using retail sales data
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Cholthicha Arbsuwan
วิทยานิพนธ์/Thesis
Fuzzy multiple objective linear programming for transportation mode and storage mode selection in fruit value chain : a case study of Mayongchid
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Jita Robkob
วิทยานิพนธ์/Thesis
Inventory control during peak periods using basestock backlog policy : a case study of Pinkaura Plastic Company
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Katchanya Rakthai
วิทยานิพนธ์/Thesis
Application of (s, S) inventory policy with backlog : a case study of chemical products
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Paphanida Fukkwarmdee
วิทยานิพนธ์/Thesis
Demand forecasting framework for dynamic fleet sizing decision : a case study of pickup-and-delivery services in Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Tanat Tanyapongpanich
วิทยานิพนธ์/Thesis
Storage location assignment problem in warehouse optimization by opensolver
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Burawatchara Dumnurn
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimizing semiconductor inventory network flow to mitigate the impact of COVID-19 disruptions : a study on substrate inventory management and loss minimization
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Jirachai Buddhakulsomsiri
Aisiya Chenkhuntod
วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 0
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,200
รวม 2,200 คน

More info..
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.133
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.149