檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "時間序列預測".ckeyword (精準)
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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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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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多變量時間序列預測任務相對於單變量預測需要更謹慎地去思考變量與變量之間的關聯性。以常見的幾項預測模型為例，如 CNN-based、Transformer-based 等模型，雖然能夠很好的處理時域間…
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由於台灣屬於海島型態，自然資源有限，但也造就台灣依賴進出口的特性，進出口貿易成了不可或缺的商業行為。因此，隨著台灣經濟的發展，進出口貿易越加頻繁。因此，本研究對於出口貿易值提出了一個三階段預測模型，…
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由於電力擁有無法長時間儲存的特性，實時供應與消耗的平衡對於電力公司和輸電網路至關重要。在這些情境中，短期負載預測在決策過程中扮演著關鍵角色，涉及經濟調度、購買和銷售策略等，並且與電網的穩定性和供電成…
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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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由於氣候變化的日益嚴重和全球溫室氣體排放的影響，減少碳排放已成為全球關注的焦點。各國紛紛制定具體的政策和目標，旨在實現近零排碳。在這一努力中，發展可再生能源扮演著至關重要的角色，而太陽光電發電被認為…
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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…
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隨著對於可再生能源的意識逐漸提高，世界各國開始關注碳排放相關之議題。可再生能源是當前全球朝向低碳排放目標的能源解決方案之一。然而，對於發電廠來說，可再生能源的不穩定性會導致發電成本的增加。微電網若有…