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搜尋「關鍵字：Time series 」，共有「4」筆資料列表如下。
臺灣省汽車客運量之時間序列預測模式
期數：第4卷 - 第1期
作者 / 連聖皓 單位名稱 / 輔仁大學統計學系
作者 / 朱宜寧 單位名稱 / 台北市政府主計處
作者 / 謝邦昌 單位名稱 / 輔仁大學統計學系
摘要 / 本研究採用時間序列的分析理論，研究臺灣省汽車客運、公民營公車客運、省營汽車客運為研究對象。搜集民國七十年一月至八十二年十二月各月延人公里的月資料為觀察值，作一預測模式然後將預測值與實際值作比較。並進一步預測八十三及八十四年各月數據，藉此瞭解臺灣省汽車客運業的營運狀況及其潛在的問題，以提供客運業者參考。分析結果顯示民營汽車客運的延人公里在水平區間發展，但長途客運里程增加、客運人數減少。公民營公車...
汽車客運量，時間序列，預測模式，Passenger-kilometer，Time series，Forecasting model
類神經網路模式在時間序列預測上之應用—以高雄市失業率為例
期數：第4卷 - 第2期
作者 / 邱志洲 單位名稱 / 輔仁大學企業管理學系
作者 / DEBORAH F. COOK 單位名稱 / 美國維吉尼亞理工學院管理科學學系
摘要 / 本文針對高雄市失業率，利用倒傳遞類神經網路模式，進行預測並加以討論。其中，對網路模式之相關參數，例如：學習率及隱藏層之神經元數目等，皆有進一步之探討。文中所使用之資料數據為，自民國72年6月至民國81年2月之高雄市月失業率資料。除類神經網路模式之應用外，時空數列分析，單變量時間序列模式及狀態空間分析模式等方法，亦被引用來評估預測之好壞。根據結果顯示，類神經網路模式能提供高於其它方法，約40%之...
Artificial neural network，Backpropagation learning algorithm，失業率，預測，類神經網路，時間序列模式，Unemployment rate，Space-Time series analysis
多重介入時間數列預測模式之個案研究
期數：第5卷 - 第2期
作者 / 邵曰仁 單位名稱 / 輔仁大學統計學系
作者 / 林裕發 單位名稱 / 輔仁大學應用統計研究所
摘要 / 在現今商業競爭激烈的環境中，如何有效地預估銷售量是一項很重要的商機。若無法有效率預測未來銷售量，則庫存管理與未來行銷策略便會發生問題；亦即，庫存太多，則公司將付出高額的庫存成本，但如果庫存低於顧客訂單數，則無法滿足顧客的需求，喪失了顧客對產品的信心，將付出的代價更是不可估計。本文以實務上，產品促銷活動常遇到的問題為例，介紹如何應用修正之時間數列模式化的技術，將現有資料模式化，而得到一個較可靠及...
time series，時間數列，介入模式，促銷活動，time series，intervention model，sales promotion
台北市失業率之預測－模糊時間序列之應用
期數：第5卷 - 第2期
作者 / 邱志洲 單位名稱 / 輔仁大學企業管理學系
作者 / 李天行 單位名稱 / 輔仁大學企業管理學系
作者 / 林凡群 單位名稱 / 輔仁大學應用統計研究所
摘要 / 失業率是勞動市場的重要指標之一，它可以反映出短期的人力移動，並可以此做為人力資源供需的指標，提供許多有關人力資源管理的資訊和市場決策的重要依據。因此，若能精確的預測失業率，對於決策者將會有很大幫助。在本研究中，嘗試以模糊時間序列 (Fuzzy Time Series) 的分析方法建立短期失業率的預測模式，以期能更精確的預測這個重要指標。我們將台北市從民國72年1月至民國85年10月的月失業率資...
時間序列，預測，失業率，模糊，人力資源，fuzzy time series，unemployment rate，time series analysis，model basis