學位論文

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    以二次模糊分段迴歸模型預測二手車價
    (2022) 黃至偉; Huang, Chih-Wei
    預測二手車的價格一直是消費者和汽車經銷商非常感興趣的話題。然而，由於預測二手車價需具備專業知識，且交易價格非常混亂，資訊也不透明，準確預測，並不容易。近年來，由於主要經濟體與開發中國家對汽車的需求暢旺，此外，由於中美貿易戰、新冠肺炎大流行、汽車晶片短缺、通貨膨脹等因素影響，新車供貨不足，導致二手車的需求量顯著提昇。價格為影響交易量的重要因素，能夠準確預測二手車價，對交易雙方極為重要。唯二手車價受製造年份、里程數、引擎排氣量、車型等諸多因素影響，準確預測車價格，並不容易，且少有研究機構或學者提出有效的解決方案。為解決此問題，本研究以基於優勢之約略集合法 (Dominance Based Rough Set Approach，DRSA) 推衍影響二手車價之核心屬性，作為預測二手車價的自變數，並以二次模糊分段迴歸模型，預測二手車價。為驗證分析架構之可行性，本研究自知名汽車拍賣網站8891.com.tw下載過去20年Toyota Altis、Honda CRV等六款車型之銷售紀錄3689筆，並以基於優勢之約略集合法擷取車齡、生產區域、品牌等七屬性為核心屬性，其後，以Toyota Altis 之銷售紀錄，預測車價。本究以20年資料中，前15年的資料訓練模型，並以後5年的資料實證模型之準確性。依據實證研究之結果，本研究所提出之模型，可準確預測二手車價。
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    倒傳遞類神經網路技術應用於太陽能發電預測
    (2016) 穆格銘; Mu, Ko-Ming
    由於太陽光電並不會穩定的輸出電力，其原因是太陽光在照射到地球表面的過程中容易受到空氣中的物質所影響，例如雲層、雜質…等。當太陽光照射至太陽光電模組的過程中受到雲層等物質的遮蔽，太陽光電模組會立即降低發電量；太陽光電模組亦會因太陽能電池的材質、溫度、架設的地點以及面向方位而影響發電的效率。 本論文主要目的在於應用倒傳遞類神經網路技術於預測領前1至24小時之太陽能發電量，並分析於台中光電廠之發電預測效果。利用8種不同的輸入組合，架構倒傳遞類神經網路並比較各方法預測效果之優劣，最後選擇其中一種方法進行太陽能發電預測。根據預測結果顯示，加入未來因子之預測方法具有較好的預測結果。