檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "Time series".ekeyword (精準) and year="107"
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多元時間序列(Multivariate time series,MTS)資料十分常見於現實生活中，由於大多數問題不只考慮單一變量，而是多個變量影響一個類別標籤(Label)，因此如何有效地解決多元時…
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本研究提出一個將時間序列資料轉換成二維圖像並將這些圖像串聯成一個更大圖像的架構，來提升Multivariate Time Series (MTS) 分類問題的準確率。本研究使用了三種方法將時間序列資…
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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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預測性維護(Predictive Maintenance)是工業生產中很重要的一項發展課題，有別於其他應用機器學習技術純粹以達到準確度的最大化，在機台健康狀態預測中，除了準確率的提升，同時能夠得知機…
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時間序列分類是資料探勘與機器學習領域中相當地熱門且有難度的研究問題，且其於現實生活中的實務應用也非常廣泛。然而，相關的研究大多是用傳統演算法或以機器學習的分類法為主，應用深度學習方法的文獻數量相比下…
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隨著現今科技演進，在工業 4.0 發展下，人工智慧、大數據分析及雲端運算在智慧工廠中扮演很重要的角色。本研究主要焦點放在應用大數據預測分析於醫療管理中，所謂的大數據是指具有「快速」產生「多變」的「大…
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隨著全球能源情勢日益嚴峻，我國政府也逐漸開發多項能源開發，其中，太陽能是最被受注目的綠色能源之一。為了加速太陽能產業的發展，政府在民國103年時推動了第二期能源國家型科技計畫，其中包含了智慧電網中心…
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By providing a range of values rather than a point estimate, accurate interval forecasting is essen…