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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林國暉
研究生(外文):LIN, GUO HUEI
論文名稱:應用ANFIS評估協同作業平台之市場規模-以物流運籌業者為例
論文名稱(外文):Applying ANFIS to Evaluate Demand of Collaborative Platform in Global Logistics
指導教授:王日昌王日昌引用關係
指導教授(外文):WANG, JIH CHANG
學位類別:碩士
校院名稱:長庚大學
系所名稱:資訊管理研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:60
中文關鍵詞:模糊推論物流運籌
外文關鍵詞:fuzzylogistics
相關次數:
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本研究整理財政部與行政院主計處的統計資料,篩選所需資料,應用適應性網路架構的模糊推論系統(ANFIS)建立關聯模式,預測估計未來需求量。物流運籌相關經濟預測之研究,其進出口貿易金額之資料來源大都來自財政部,重要經濟指標的相關統計資料,則從行政院主計處統計資料為來源資料,海關艙單量的部份,則從中華民國統計年鑑取得來源資料。本研究以國內生產毛額,進出口金額和海關艙單量之年資料,透過線性迴歸的方法,篩選出高度相關的資料作為變數。應用適應性網路架構的模糊推論系統(ANFIS)建立國內生產毛額(GDP)預測進出口貿易金額的關聯模式,以及進出口貿易預測海關艙單量的關聯模式,並透過R2來評估關聯模式可行性。以樂觀與悲觀的國內生產毛額,透過關聯模式估計需求範圍。海關艙單量在91年改變基準,透過實際值除以預測值的方式求出基準值,由基準值轉換出最後結果。本研究依照上述的模式,進行台灣地區未來至民國100年的海關艙單量預測,結果樂觀需求量為14,186,360,悲觀需求量為14,123,144。
The purpose of this study is to use “Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS)” to build the relation models based on the data sifted from the statistical data gathered by “Ministry of Finance” and “Directorate-General of Budget, Accounting and Statistics, Executive Yuan” of Taiwan, and then use these models to predict the estimation of future demands.
We sift out the variables with closer relations from GDP, the foreign trade, and the amount of Customs’ manifests in Taiwan by linear regression. Then, the fuzzy inference system of ANFIS can help us building relation models which are able to predict the foreign trade with GDP or predict the amount of Customs’ manifests with import and export trades. At last, use R-square to check the models are usable or not. When all models are finished, the relation models can be used to estimate the ranges of demands with the optimistic GDP and the pessimistic GDP. Because the standard of the amount of Customs’ manifests was changed in 2002, we translate the calculated standard value, the real value divided by predicted value, into the final result.
After finishing all steps mentioned above, we predict the future amount of Customs’ manifests of Taiwan until 2011. The optimist demand is 14186360 and the pessimistic demand is 14123144.
指導教授推薦書 i
口試委員會審定書 ii
博碩士論文電子檔案上網授權書 iii
致謝 iv
摘要 v
Abstract vi
目錄 viii
圖目錄 x
表目錄 xii
壹、 緒論 - 1 -
1.1 研究背景與動機 - 1 -
1.2 研究目的 - 4 -
1.3 研究方法 - 5 -
1.4 研究流程 - 6 -
1.5 論文架構 - 8 -
貳、 相關文獻回顧 - 9 -
2.1 物流運籌業相關文獻 - 9 -
2.2 協同作業平台相關文獻 - 10 -
2.3 預測方法的選取 - 12 -
2.3.1 預測的基本性質 - 12 -
2.3.2 預測方法的選取 - 14 -
2.4 市場規模預測方法 - 16 -
2.5 適應性網路架構的模糊推論系統 - 18 -
2.6 適應性網路架構的模糊推論系統的優勢 - 21 -
2.7 小結 - 25 -
參、 研究方法 - 26 -
3.1 資訊需求預測 - 26 -
3.2 資料蒐集 - 27 -
3.3 適應性網路架構的模糊推論系統預測方法 - 33 -
肆、 實證分析 - 35 -
4.1 關聯模式的建立 - 35 -
4.2 預測結果 - 44 -
伍、 結論 - 47 -
5.1 結論 - 48 -
參考文獻 - 50 -
附錄A - 54 -
[英文論文]
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2.Jang, J. S. (1991), “Fuzzy Modeling Using Generalized Neural Networks and Kalman Filter Algorithm,” Proceedings of the Ninth National Conf. on Artificial Intelligence (AAAI-91), pp. 762-767.
3.Jang, J. S. (1993), “ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system,” IEEE Transactions Systems, Man, Cybernetics, part B, vol.23, no.3, pp. 665-684.
4.Takagi, T. and M. Sugeno (1985), “Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control,” IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 15, 116132.
[英文書籍]
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3.Jang, J. S., C. T. SUN and E. MIZUTANI (1996), Neuro-Fuzzy and Soft Computing(A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence), Prentice-Hall.
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