บทความวิจัยพ.ศ. 2561การแทนค่าสูญหายจำนวนมากในข้อมูลอนุกรมเวลา ใช้ความสัมพันธ์หลายตัวแปรกรสิริณัฐ โรจนวรรณ์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ พ.ศ. 2561 ติดต่อนักวิจัยแชร์ บันทึกเข้าสู่ระบบเพื่อบันทึกคำสำคัญData miningArtificial neural networkโครงข่ายประสาทเทียมTime seriesข้อมูลอนุกรมเวลาการทําเหมืองข้อมูลMultivariate dataImputation valueLearn Machineการเติมค่าสูญหายข้อมูลหลายตัวแปรเครื่องจักรเรียนรู้งานวิจัยในหัวข้อใกล้เคียงการเปรียบเทียบวิธีการประมาณค่าสูญหายสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยพหุเมื่อตัวแปรตามมีการสูญหายแบบสุ่มจุฑาภรณ์ สินสมบูรณ์ทอง มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ พ.ศ. 2560แบบจำลองการพยากรณ์ราคามันสำปะหลังโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นผุสดี บุญรอด มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ พ.ศ. 2560การเปรียบเทียบความแม่นยำของการพยากรณ์ด้วยตัวแบบอนุกรมเวลาแบบผสมชญานิน บุญมานะ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย พ.ศ. 2560การจัดการข้อมูลสูญหายสําาหรับประมาณค่าพารามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบและการทําาหน้าที่ต่างกันของข้อสอบไพรัตน์ วงษ์นาม มหาวิทยาลัยบูรพา พ.ศ. 2561