臺灣博碩士論文加值系統

網際網路所引爆的時間及空間競賽，迫使企業不得不正視全球化國際競爭、資料訊息的掌握與運用；正確的預測需求，迅速因應供需變化趨勢，已是企業組織在資訊爆炸時代下永續發展的基石。有鑑於國家提昇經濟競爭優勢的高度自覺及人類對於水資源需求的必要性，本研究致力於用水需求推估預測模式的建構，以期在近年用水型態、用水習慣、與經濟結構的改變，導入較佳的需水預測模型，提供自來水公司水量調度參酌，有效管理，解決整體性缺水，降低民生限水風險，使國家、企業、人民真正蒙受其利。
雖然水資源供需模型之研究者眾，但大部分以年用水量之供需作為研究主體；本研究以自來水公司12個管理區處之每月用水量結合灰色理論灰預測方法，不同於傳統以年用水量為基準的預測方式；對於最近影響用水量因素之多元化，久年的歷史用水數據反而無法貼近目前用水情況下，灰預測理論的「少數據不確定」特色，確有更深遂的預測條件契合優勢。
售水量預測模型驗證結果發現：依總平均準確率而言，以售水所屬月份為資料數列，準確率均高達95.7635%以上，灰色預測5點滾動建模的96.4274%的準確率最高，預測結果較穩定。

Today, enterprises are forced to confront the challenges of global competition. They have had to grasp, and promptly make use of information ever since the Internet triggered more intensive competition in terms of time and space. Correctly anticipating client needs and quickly adapting to supply-demand trends are the foundation for enterprise''s sustainable development in the age of information explosion. In view of the nation’s self-awareness concerning raising economic, competitive advantages and the necessity of satisfying water resources demand, this research aims at constructing a prediction model of water demand and introducing: a water utilization pattern, a water consumption habit and an economic structure covering the next few years, in order to estimate water demand for water companies reference, and to benefit the nation, enterprises and people by managing water consumption effectively, resolving water shortage problems, and reducing the risk of domestic water use limitations or shortages.
Although there are numerous models of water supply-demand, most researches have focused on supply-demand of annual water consumption. The Grey Prediction Model, of Grey''s theory, was used to predict the monthly water consumption in 12 branches of the Water Corporation, unlike the conventional prediction based on annual water consumption. The “uncertainty with little data” of Grey''s theory truly has more advantages, in terms of prediction, since the factors influencing water consumption were diversified and long-term historical statistics could not reflect current water consumption.
The empirical results of the water consumption prediction model showed that according to average accuracy rate, the accuracy rate in using monthly water consumption data was above 95.7635% and the accuracy rate of five points rolling Grey Prediction Model reached up to 96.4274%, with more stable prediction results.

第一章　緒論
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究範圍與限制 3
第四節 研究架構與流程 4
第二章　文獻探討
第一節 世界水資源情勢 8
壹、台灣水資源供需概況 11
貳、自來水定義與沿革 13
第二節 灰色系統理論(Grey System Theory) 15
壹、預測之概觀 16
貳、灰預測GM(1,1)模型 17
叁、灰預測GM(1,1)的應用 19
第三節 水資源需求相關文獻回顧 27
壹、馬可夫鏈預測模型 27
貳、時間序列預測模型 30
叁、統計迴歸預測模型 32
肆、人工類神經網路預測模型 33
伍、灰預測模型 36
第三章　研究方法
第一節 灰色理論模型之創建 42
壹、數列灰預測 44
貳、殘差檢驗 46
第二節 灰預測模型精度檢驗 48
第三節 變異數分析 50
第四章　資料分析與結果
第一節 資料來源及說明 52
第二節 資料分析 57
壹、依用水資料時間先後為數列順序之灰預測 GM(1,1) 模型 57
貳、依用水月份別資料為數列順序之灰預測 GM(1,1) 模型 74
叁、各月份售水量是否有顯著差異之檢定 78
第五章　結果與建議 81
第一節 結論 81
第二節 建議 82

參考文獻
一、中文部份 84
二、英文部份 88

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