檢索結果：共17筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="時間序列"
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預測性維護的重要性在近年來得到了廣泛的重視，因為機器的意外崩潰會造成很多損失，而且通常需要大量的時間來製造和運送維修的部件。因為對於公司來說，儲存每一個可能需要的部件是不切實際且不符合經濟效益的，所…
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時間序列預測是使用歷史數據預測給定序列的未來值的任務。最近，這項任務引起了機器學習領域研究人員的注意，隨著大量歷史數據可用性的增加以及強大的預測技術推斷過去和未來值之間的隨機依賴性，以改善既費時又複…
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隨著資訊的數位化，數量龐大的文本數據能夠隨時取用。文字探勘（Text Mining）與情感分析（Sentiment Analysis）技術因而興起，各領域的研究人員都想從複雜的文本內容中，尋找有…
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近幾年眼動儀在各大領域上的應用大量興起，例如：行銷／廣告、注意力、圖像知覺、問題解決以及心理學等。透過眼動儀獲取到的各項特徵，例如：眼跳(saccade)、凝視(fixation)、平滑追視(smo…
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過去採用外部資訊的研究顯示社群媒體資訊的應用對 於Business-to-customer (B2C) 企業的需求預測可有效降低其預測誤差。然而對於Business-to-business (B2B…
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近年來大數據議題持續發展，隨著監測資料取得的成本逐年降低，以及資料儲存的成本下降。雲端平台的資料儲存技術以及資料分析技術勢必成為未來之重要發展項目之一。本研究基於現有開源軟體Hadoop以及Spar…
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血液的供需管理是當代醫療體系的重要研究議題，由於血液的供給和需求較日常商品不規則且隨機，若存貨管理不當，可能因採血數量與庫存數量不足或過剩而造成極大的社會成本。在血液產品中，血小板(platelet…
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汽車銷售需求預測是國家經濟發展的重要議題之一，考量的時間數列模型的變數有汽車銷售量、景氣同時指標、景氣領先指標、原油躉售物價以及工業及服務業平均薪資等等。本研究針對台灣地區汽車新車銷售，使用月份銷售…
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對於各產業在需求規劃方面都會存在著許多的不確定性問題，而如何減少成本的損失及帶來利益，準確的需求預測更顯得重要。本研究就是希望透過多種預測方法來作為需求規劃時的決策，以利整個供應鏈的生產排程及產能供…
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本研究以苯乙烯丙烯腈(SAN)高分子工廠為載體，由實廠數據分別建立熔融指數(MI)預測模型以及回收槽出口濃度估算模型。透過模型輸出每十分鐘一筆模擬結果提供現場人員兩變數參考值，以克服量測限制導致難以…