แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
Prabhas Chongstitvatana. Forecasting the quantity and concentration of flocculant in clarification process for sugarcane industry. (). King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library. : , 2021.
Forecasting the quantity and concentration of flocculant in clarification process for sugarcane industry
Name: Singhadid Chantaruk
Organization :
Chulalongkorn University. Computer Engineering
Email :
617029672l@student.chula.ac.th
Name: Diew Koolpiruck
Organization :
King Mongkut's University of Technology Thonburi. Control System and Instrumentation Engineering
Email :
diew.koo@kmutt.ac.th
Name: Prabhas Chongstitvatana
Organization :
Chulalongkorn University. Computer Engineering
Email :
prabhas.c@chula.ac.th
keyword:
Long short-term memory networks
LCSH:
Sugarcane industry
-- Automation
LCSH:
Flocculants
-- Measurement
LCSH:
Forecasting
-- Mathematical models
Abstract:
The clarification process is an important part of sugarcane production. This process is used for separating sediment and sugarcane juice by adding flocculant. The addition of quantity and concentration of flocculant directly affects the settling rate and turbidity of sugarcane juice. This paper proposes a model for forecasting the quantity and concentration of flocculant by using a long short-term memory (LSTM) neural network. Input data consists of green cane, burnt cane, turbidity, and rainfall. Output data includes the quantity and concentration of flocculant. Raw data was collected from a top sugarcane factory and the meteorological department in Thailand. The results are the forecast of the quantity and concentration of flocculant for one day in advance. The performance of LSTM is compared to the autoregressive integrated moving average (ARIMA), recurrent neural network (RNN), and gated recurrent unit (GRU) using root mean square error and mean absolute percent error. The result indicates that LSTM has the best performance. The forecast helps the operator in the clarification process to prepare the flocculant.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address:
BANGKOK
Email:
library@kmutnb.ac.th
Created:
2021
Modified:
2026-04-24
Issued:
2026-04-24
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation :
In Chiang Mai University. Faculty of Engineering. 2021 18th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON 2021) (pp.763-767). Chiang Mai : Chiang Mai University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.033791 วินาที
Singhadid Chantaruk
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Forecasting the quantity and concentration of flocculant in clarification process for sugarcane industry
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Singhadid Chantaruk;Diew Koolpiruck;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article |
Diew Koolpiruck
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Forecasting the quantity and concentration of flocculant in clarification process for sugarcane industry
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Singhadid Chantaruk;Diew Koolpiruck;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article |
Prabhas Chongstitvatana
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Demand forecasting in production planning for dairy products using machine learning and statistical method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chayuth Vithitsoontorn;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article | |
| Adder circuit on IBM universal quantum computers
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Wiphoo Methachawalit;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article | |
| An implementation of machine learning for Parkinsons disease diagnosis
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Hassapol Thummikarat;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article | |
| Forecasting the quantity and concentration of flocculant in clarification process for sugarcane industry
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Singhadid Chantaruk;Diew Koolpiruck;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article | |
| Token allocation for course bidding with machine learning method
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chonbadee Juthamanee;Krerk Piromsopa;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article | |
| Enhanced image classification quality using diffusion synthesis: a case study in sugar industry
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Suriya Chayatummagoon;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article | |
| A benchmarking study of Grover\'s algorithm for solving Boolean SAT with quantum circuits
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Jirapas U. Jipipob;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article | |
| Benchmarking quantum computing for combinatorial optimization
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Nathan Kittichaikoonkij;Nutthapat Pongtanyavichai;Poopha Suwananek;Prabhas Chongstitvatana;Kamonluk Suksen | บทความ/Article | |
| Building an open-source PID control system for cryogenic system
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Nutthapat Pongtanyavichai;Poopha Suwananek;Monthawat Sawarak;Kamonluk Suksen;Prabhas Chongstitvatana | บทความ/Article |