หัวข้อโครงงาน / วิทยานิพนธ์ / การค้นคว้าอิสระ ภาษาไทย การใช้การเรียนรู้เชิงลึก RNN และ LSTM สำหรับการพยากรณ์กำลังการผลิตพลังงานไฟฟ้าจากแสงอาทิตย์และการหาค่าภาระพลังงานที่เหมาะสมที่สุดในการจัดการพลังงานของอาคารในห้องอบรม ภาษาอังกฤษ Utilizing RNN and LSTM Deep Learning for Forecasting Photovoltaic Solar Power Generation and Optimizing Energy Demand for Efficient Energy Management in Conference Room Buildings        รายละเอียดเกี่ยวกับผู้จัดทำโครงงาน / วิทยานิพนธ์ / การค้นคว้าอิสระ รหัส 650631094 ชื่อ-นามสกุล ผู้จัดทำ นางสาวมัทนพร   ไชยตา  สาขาวิชา   ระดับ/แผน ขอต่อเวลาการศึกษา (อยู่ระหว่างทดลอง)   รายละเอียดเกี่ยวกับการสอบวัดคุณสมบัติ สอบผ่านภาษาอังกฤษ 29 ธ.ค. 65 สอบผ่านคุณสมบัติ   -   รายละเอียดเกี่ยวกับโครงงาน / วิทยานิพนธ์ / การค้นคว้าอิสระ วันที่ผ่านโครงร่างจากสาขาวิชา 1 พ.ค. 67 วันที่ผ่านโครงร่างจากคณะ 17 มิ.ย. 67 วันที่กำหนดสอบ 16 ต.ค. 68 ช่วงเวลาสอบ     คณะกรรมการที่ปรึกษาโครงงาน / วิทยานิพนธ์ / การค้นคว้าอิสระ อาจารย์ที่ปรึกษา รศ.ดร.ยศธนา   คุณาทร   กรรมการสอบคณะกรรมการที่ปรึกษาโครงงาน / วิทยานิพนธ์ / การค้นคว้าอิสระ ประธาน ดร.อติพงศ์   นันทพันธุ์ กรรมการ รศ.ดร.ยศธนา   คุณาทร กรรมการ รศ.ดร.อรรถกร   อาสนคำ กรรมการ รศ.ดร.ธรณิศวร์   ดีทายาท   1. การตีพิมพ์ผลงานทางวิชาการ 1.1 ชื่อเรื่อง Energy-Aware Meeting Room Scheduling with PV?BESS Integration: A Reproducible Comparison of PSO and GA ชื่อวาระสาร Journal of Research and Applications in Mechanical Engineering ระดับวาระสาร แหล่งอ้างอิง issue 1 vol.15 คะแนน     2. การนำเสนอผลงานในการประชุมทางวิชาการ 2.1 ชื่อเรื่อง การพยากรณ์กำลังไฟฟ้าของระบบผลิตพลังงานไฟฟ้าเซลล์เเสงอาทิตย์โดยใช้แบบจำลอง RNN และ LSTM ในศูนย์ฝึกอบรมแม่เมาะ ชื่อการประชุม การถ่ายเทพลังงานความร้อนและมวลในอุปกรณ์ ด้านความร้อนและกระบวนการ (ครั้งที่ 24) ระดับการประชุม การประชุมระดับชาติ (มี peer review) สถานที่ประชุม Thailand, Chiang Mai วัน/เดือน/ปี ที่นำเสนอ 2025-01-20 รูปแบบการนำเสนอ Oral Presentation คะแนน     3. ผลงานอื่น ๆ