關鍵詞：系統動態學、類神經網路、動態、靜態、複雜、決策支援系統、高階主管資訊系統、回饋、預測
往往人類判斷與決策的研究大多僅討論靜態的（static）決策以及為達理想化、精簡化（simple）目標而加諸多項限制的問題，對於動態（dynamic）決策與複雜（complex）的問題則多避之唯恐不及。以如此的觀點去解決問題將造成忽略問題本身的複雜性，況且現實生活中能符合各類預設前提的問題將屬少之又少。且其解出的結果無法確認是否有效。
在整體環境瞬息萬變的今日，企業組織無論在任何資料處理上使用決策支援系統（Decision Support System ,DSS）或高階主管資訊系統（Executed Information System ,EIS）以提高內部管理效率與成效；亦或是對外運用策略資訊系統(Strategy Information System)以獲取競爭優勢的同時，企業體所需面臨的均是動態且複雜的多變環境。唯有即時（real time）、動態地處理接踵而至的複雜問題才是現今企業永續生存的萬靈丹。
因此，欲徹底瞭解、分析、解決複雜狀態下的動態因果結構所形成的問題，利用系統動態學的理論為工具可能將是最佳的選擇。系統動態學（system dynamics）以資訊回饋（feedback）理論為最重要之奠基理論，承繼其動態、連續、與回饋觀點。目的在解決動態性複雜的決策問題。所以，針對本研究所面臨的生產管理與市場機制串連起來的複雜關係，以系統動態學及類神經網路的結合模式當為工具將是極佳選擇。
本論文第一階段擬採用能處理動態與複雜性問題的系統動態學結合具有學習能力的類神經網路（Artificial Neural Network , ANN），來從事預測（ Forecasting）工作。由系統動態模式模擬後所得的變數資料，將之轉變成輸入類神經網路的訓練資料群。當輸入的訓練資料量足以使神經網路收斂（Diverge）時，即可利用類神經網路的回憶（recalling）特性來執行預測（forecast）工作。
下一階段將利用類神經網路的預測結果，作為引導系統動態模式修正（更新）的依據，使修正後之模式能呈現出新環境下應有的行為特徵。以利往後的政策模擬。
模式修正完成之後，再將企業針對預測結果所欲實施的政策組合輸入更新後的系統動態模式中，以系統的觀點對企業的應對政策作優劣與取捨之評判，使企業確實達到避險功能。

Key words: System Dynamic , ANN , Dynamic , static , complex , DSS , EIS , feedback , forecasting
Most of the studies for how to make a decision or how to assess a project are only too simple to reflect the whole situation. These studies contain static decision but ignore dynamic decision and complex problem. Using this way to solve problem will neglect many complex parts of problem and get a useless result. Briefly these studies are talking about simple, perfect state of simplify situation but may not fit in real world.
Nowadays, industry corporations use Decision Support System (DSS) to deal with vast data or Executed Information System (EIS) to raise the efficiency of management or Strategy Information System to gain competing advantage. They are facing dynamic, complex, and changeful environment.
They will succeed by solving complicate problems efficiently and instantly. Therefore, the theory of Dynamic System should be best choice if we want to study a problem which has complex causality structure in complicated situation.

目錄
中文摘要Ⅰ
致謝詞Ⅲ
目錄Ⅳ
圖目錄Ⅶ
表目錄Ⅹ
第一章、緒論1
1.1 研究背景與動機1
1.2 研究目的3
1.3 研究方法與步驟4
1.4 研究範圍6
第二章、文獻探討8
2.1 系統動態學相關文獻8
2.1.1 創始源由8
2.1.2原理8
2.1.3系統動態學之特性9
2.1.4 模式建立15
2.2 類神經網路相關文獻26
2.2.1 類神經網路概說26
2.2.2 類神經網路模式28
2.2.3 倒傳遞網路模式29
2.3 預測系統相關文獻34
2.3.1 預測的意義34
2.3.2 預測的分類35
2.4 I-think軟體相關資料38
第三章、組織架構與研究方法39
3.1 研究組織架構概述39
3.2 研究組織架構圖41
3.3 系統動態學與類神經網路結合之原因45
3.4 系統動態模式架構方法47
3.4.1 建模程序47
3.4.2 模式效度檢驗51
3.4.3 模式的範圍與限制54
3.5 類神經網路架構方法55
3.5.1 網路學習速率的調整55
3.5.2 類神經網路輸入變數之選擇56
第四章、研究方法數據驗證與結果應用分析60
4.1 建模依據60
4.2 因果回饋圖66
4.3 建立系統動態模式67
4.3.1 建立系統流程圖67
4.3.2 名稱解釋68
4.3.3 模式模擬結果之效度檢驗69
4.3.4 模式穩定度的檢驗76
4.4 系統動態學與類神經網路結合81
4.5 輸出結果應用分析83
4.5.1 輸出結果應用---更新（update）模式83
4.5.2 輸出結果---政策分析86
第五章、結論與建議93
5.1 研究成果93
5.2 結論與建議94
參考文獻96
附錄101
簡歷
圖表目錄
圖目錄
圖 1-1 研究方法與步驟………………………….…….…...p4
圖 2-1 回饋關係示意圖……………………………………….p11
圖 2-2 交互影響關係示意圖……………………….…………p11
圖 2-3 回饋環路結構圖……………………………..….…..p11
圖 2-4 模式建立程序圖…………………………….….…….p16
圖 2-5 變數間連結可能狀況圖……………………………….p18
圖 2-6 累積量變數與速率量變數之間的關係圖…………….p18
圖 2-7 政策四要素………………………………..….……..p21
圖 2-8 系統動態學模式的運算順序圖……………..…..….p23
圖 2-9 系統動態模式計算概念圖………………….………..p24
圖 2-10 人工神經元模型………………………………..….…p27
圖 2-11 類神經網路架構圖……………………….………….p29
圖 2-12 倒傳遞類神經網路學習策略…………………..…..p31
圖 2-13 預測的型態…………………………………………..p35
圖 3-1 研究組織架構四大子系統的功能……………….….p41
圖3-2 使用回饋環路法架設系統動態模式之流程圖…....p48
圖3-3 單元式法架設系統動態模式之例圖………..………p49
圖 3-4 統計散佈圖呈現出的直線關係。
X為操縱變數，Y為產品銷售量…….……….…p57
圖 3-5 統計散佈圖呈現出的曲線關係。
X為操縱變數，Y為產品銷售量…..…..………p57
圖 3-6 倒傳遞類神經網路訓練架構與輸入之訓練變數..…p59
圖 4-1 產品銷貨量與訂單滯延………………….…….……p61
圖 4-2 銷貨量與市場相對吸引力…………………….…….p62
圖 4-3 市場相對吸引力與訂單滯延…………………….….p63
圖 4-4 實績與市場相對吸引力…………………………..…p64
圖 4-5 產品銷貨量與產能………………………..………..p65
圖 4-6 因果回饋圖……………………………………………p66
圖 4-7 系統流程圖…………………………………..………p67
圖 4-8 企業實績走勢圖………………………..……………p70
圖 4-9 人口成長圖……………………….………………….p70
圖 4-10 市場需求量與市場相對佔有率………..…………..p71
圖 4-11 產品訂單量走勢圖…………………………..………p72
圖 4-12 產品日製量走勢圖…………………………………..p73
圖 4-13 產品存貨量走勢圖…………………………………..p74
圖 4-14 產品銷售量走勢圖…………………………………..p75
圖 4-15 因果回饋圖所形成之回饋環路………….……..….p77
圖 4-16 因果回饋圖所形成之回饋環路一…………………..p78
圖 4-17 因果回饋圖所形成之回饋環路二…………………..p79
圖 4-18 因果回饋圖所形成之回饋環路三…………………..p79
圖 4-19 系統動態模式與倒傳遞類神經網路結合架構圖…..p81
圖 4-20 更新模式的意義…….……………………………….p83
圖 4-21 系統動態模式更新的流程與更新目標……..………..p84
表目錄
表4-1 系統動態模式模擬所得之各變數數據表…………..p75
表4-2 系統動態模式中適合更新之變數……………………p85
表4-3 政策一與政策二之政策大綱說明……………………p87
表4-4 政策一之政策內容說明……………………………..p88
表4-5 政策二之政策內容說明……………………………..p88
表4-6 政策一對日製量的影響……………………………..p89
表4-7 政策二對日製量的影響……………………………..p89
表4-8 政策一對實績（real power）的影響……………..p90
表4-9 政策二對實績（real power）的影響……………..p90
表4-10 政策一對存貨（inventory）的影響…….….…….p91
表4-11 政策二對存貨（inventory）的影響…….….….…p91

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