檢索結果：共3筆資料 檢索策略： "forecast".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="蘇順豐"
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在本研究中，提出兩種不同於傳統數據挖掘方法的方法。第一種方法是基於數據增強和時間性的缺失值處理，第二種方法是基於數據增強和動態訓練數據的降雨預測。在這篇論文中，研究的核心概念是天氣在同一段時間內以及…
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此研究貢獻在於提出一個有別於傳統技術的趨勢分類模型的新型天氣預報： 運用溫度歷史資料於未來溫度預測，以台北為例。由於考慮的數據量是很巨大的， 所提出的方法也可以被視為大數據資料分析，即為：使用數…
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預測股票趨勢一直是金融投資者以及相關研究人員所關注的議題，然而多元的影響因素，如：政治、經濟、媒體觀點、社群討論等，使得評估過程產生許多阻力。本項研究是藉網路爬蟲蒐羅的金融新聞所建立的語料庫，來訓練…