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    1

    古典音樂演奏會票券銷售預測分析之研究
    • 工業管理系 /104/ 碩士
    • 研究生: 模拟卡 指導教授: 楊朝龍
    • 相較於流行音樂演唱會,古典音樂演唱會或演奏會有特別的收聽群,而且其演唱會的銷奏也反映不同的票券銷售行為。比如,以大台北地區之古典音樂演唱會為例,一般而言,低票價之座位的銷售狀況會比其他票價之座位銷售…
    • 點閱:232下載:3

    2

    結合負載預測於配電網重構之研究
    • 電機工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 楊智翔 指導教授: 陳在相
    • 本論文旨在研究以負載預測為基礎之電網重構分析技術,藉由類神經網路技術計算出標的系統每個月之平均負載量與發電量,並利用三相相別配接及饋線重組技術,以粒子群演算法找出未來目標系統運轉時段之最適相別配接及…
    • 點閱:293下載:0
    • 全文公開日期 2021/08/26 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    3

    分析師歷史盈餘預測偏誤與累積異常報酬之關係
    • 財務金融研究所 /104/ 碩士
    • 研究生: 張華真 指導教授: 張琬喻
    • 本研究探討分析師盈餘預測偏誤和未預期盈餘兩者之間的關係,利用事件發生前所產生的盈餘預測偏誤來捕捉之後的未預期盈餘,並進一步探討盈餘預測偏誤的趨勢和累積異常報酬兩者之間是否存在相當程度的關係,希望藉由…
    • 點閱:363下載:1

    4

    以大數據方法分析醫療需求量之預測-個案研究
    • 工業管理系 /104/ 碩士
    • 研究生: 郭博夫 指導教授: 羅士哲
    • 隨著工業科技時代的演進,德國政府率先各國發佈了未來科技的新趨勢「工業4.0」,「工業4.0」是以推動製造業智慧化轉型為宗旨。而在台灣,行政院將德國所推行的「工業4.0」命名為「生產力4.0」,並在每…
    • 點閱:249下載:2

    5

    應用差分進化演算法為基礎之直覺模糊神經網路於台灣二氧化碳排放量之預測
    • 工業管理系 /104/ 碩士
    • 研究生: 嚴立傑 指導教授: 郭人介
    • 近幾年來,由於溫室效應的影響造成全球氣候環境劇烈的改變,專家們開始大量地對於二氧化碳排放量進行研究,而二氧化碳排放量也就是影響溫室效應最大的元凶。因此,本研究對於二氧化碳排放量提出了一個混合型預測演…
    • 點閱:276下載:1
    • 全文公開日期 2021/01/21 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    6

    Sliding-Window Forecasting of Foreign Exchange Rates with Nature-inspired Metaheuristic Optimization-based Least Squares Support Vector Regression
    • 營建工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: Truong Thi Thu Ha 指導教授: 周瑞生
    • none
    • 點閱:247下載:1
    • 全文公開日期 2021/08/03 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    7

    應用基因演算法為基礎的直覺模糊神經網路於急診室急性肝炎病患醫療成本預測之研究
    • 工業管理系 /104/ 博士
    • 研究生: 程偉哲 指導教授: 郭人介
    • 台灣是一個慢性肝炎疾病流行的地區。在民國七十年初期,肝癌在台灣已成為引起死亡率的癌症中排名第一。此外,肝硬化和慢性肝臟疾病是死亡原因排名的第六與第七。這嚴重的疾病影響國人健康,並且也帶來許多醫療成本…
    • 點閱:418下載:1
    • 全文公開日期 2021/01/25 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    8

    自回歸啟發式優化機器學習於大學研究空間之智慧電網空調耗能預測
    • 營建工程系 /104/ 碩士
    • 研究生: 崔嘉琪 指導教授: 周瑞生
    • 電能是我們生活中不可或缺之能源,其中以冷氣空調耗電量佔整體耗電量之大宗。而為達到全球推動之節約能源政策,安裝智慧電表不僅能監測電器耗電量,亦可利用本文研擬的分析方法預測未來耗電量,提高智慧電表的使用…
    • 點閱:263下載:2
    • 全文公開日期 2021/08/08 (校內網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (校外網路)
    • 全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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