檢索結果：共9筆資料 檢索策略： "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="time series"
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Time series forecasting has been widely used to determine the future prices of stock, and the analy…
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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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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…
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時間序列分類問題是個已研究多年的領域。基本上，時間序列分類問題可以簡單地分為三類: 基於距離、基於模型、基於特徵之方法。在此我們所關注的方向是基於特徵的時間序列分類之方法，這類方法從時間序列中萃取出…
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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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如果「品牌」是一項產品，現今不論是零售業、服務業或是生產製造業等等，對於「品牌」的產出與經營是越來越重視。甚至更多的產業也都很需要這項產品，也就是說越來越多的產業，很需要「品牌」這項產品。廣義地來看…
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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…