檢索結果：共11筆資料 檢索策略： "time series forecasting.".ekeyword (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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營造業為一個國家發展進步的基礎工業，技術、能源及材料密集是其產業特性。對此任何一個工程專案的進行，不論其規模為何，從最初的規劃、設計、施工到最後的營運等過程，皆需經過一定的時間。故舉凡氣候、財務金融…
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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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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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In construction management, successful in cost control during construction stage is critical to the…
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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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Energy demand in buildings is increasing because of development of countries around the world. Fore…
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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…