檢索結果：共86筆資料 檢索策略： "Time series".ekeyword (精準)
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傳統的歷時模擬方式通常牽涉複雜的數學運算；本文嘗試以類神經網路藉由學習來模擬具不確定性的近常態歷時資料，提供另一種歷時模擬的可能方法。首先透過組合演算法與最適化網路結構建立符合近常態分佈歷時資料的複…
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在自駕車普及且大眾常以自駕作為主要交通手段的情況下，停車問題造成的危險、壅塞、空污及其他弊端不容小覷，若能有效進行停車需求預測，並透過合宜的價格機制來影響大眾的駕駛及停車行為，不僅能緩解停車問題，也…
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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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本研究提出一個資料處理架構，將時間序列資料轉換為二維圖像，再整合多 變量的時間資料成為一張多維度的圖像。透過卷積神經網路法處理圖像資料的優 勢，以卷積神經網路找出其圖像的特徵，並依造其特徵預測狀態。…
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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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時間序列分類的議題已經被研究多年，在時間序列資料中，確認序列中的哪些部分包含最有效的訊息，並以此來做時間序列的分類是很重要的，主要的問題是如何從一連串的時間序列中抓取出重要的特徵，如此一來不僅能夠有…
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在研究所的生活中，首先要感謝的是我的指導教授李育杰老師在這段期間的指教。不 論是做學問時應具備的態度極思考方式，以及實際生活面待人處事之道理。在這段期 間所學到的知識以及研究態度，對我往後的人生必定…
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近年來由於金融市場的自由化及政府減少對外匯市場的干預，新台幣匯率跟隨國際市場大幅波動、劇烈升貶的情形屢見不鮮。如何正確的預測外匯走向是一個非常重要的課題，尤其對於以國際貿易為主要經濟活動的台灣而言，…
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域適應通常用於解決計算機視覺領域中的域轉移問題。領域適應是具有挑戰性任務，同時對於時間序列數據，任務會變得更加複雜。考慮到數據的依賴性以及時間戳的關係，時間序列數據會更有複雜性。目前大多數方法基於適…
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準確的需求預測可大幅提升公司之決策品質，然而對間歇性需求而言，由於觀察到的需求量包含高頻率的零值，建立適當的預測模型來解釋零膨脹現象極具挑戰性。本研究採用觀察驅動的零膨脹泊松（zero-inflat…