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研究生:沈國榮
研究生(外文):Kuo-Jung Shen
論文名稱:類神經網路預測臺灣船員數量
論文名稱(外文):Forecasting Quantity of Taiwanese Seafarers by Artificial Neural Network
指導教授:陳志立陳志立引用關係
指導教授(外文):Chih-Li Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:商船學系所
學門:運輸服務學門
學類:航海學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:81
中文關鍵詞:船員數量類神經網路資料正規化貢獻圖
外文關鍵詞:Quantity of SeafarersArtificial Neural NetworkNormalizationContribution graph
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台灣早期是個船員輸出的國家,且因船員之素質及敬業的精神廣受他國航商青睞,在海運市場裡佔有一席之地。但近年來,國內船員數量正逐漸減少,據此,本文則針對國內船員數量之變動進行探討。由文獻分析中,蒐集到數個影響因素,且傳統的預測方法中皆有其使用之限制,然而類神經網路的優點卻是不須考量到變數之間的相關性,因此頗適合作為建構船員數量預測模式的方法。

本研究透過不同的資料正規化轉換方法來建構類神經網路模式,並以訓練、測試誤差均方根及貢獻圖分析等三方面來評估模式之優劣;嘗試建立船員數量變動之迴歸模式;最後進行模式預測分析。研究結果顯示,在資料正規化轉換方法的評選,以區間對映法為佳;因無法構建船員數量之迴歸模式,相對而言,本文使用之類神經網路方法卻能有效建構出船員數量之預測模式。
In the past, Taiwan was a seamen-export country, well-known in the maritime community, because of seafarers’ high quality and good performance. However, the quantity of seafarers was decreased yearly with an unknown reason. Thus, this thesis is trying to find out what are the major factors of this issue. Several factors are derived from the paper reviews. From the point of view of methodology, all of the conventional prediction methods could not deal with the correlations between factors. Consequently, the artificial neural network (ANN) is a suitable approach to solve this problem without those disadvantages.

The thesis used different data normalizations method to construct the ANN models. Then, it chose training and testing error of mean square root and contribution graph analysis as the criteria to evaluate different models. Additionally, it constructed the regression model to examine the relations between the factors and the quantity of seafarers as well. According to the simulation, the optimal model has been derived to make a prediction. In the light of research, the min-max normalization method is better than the others. Besides, the regression model cannot be constructed, hence the prediction is invalid. Notwithstanding, the ANN model is fitted to this subject.
中文摘要 I
ABSTRACT II
目錄 III
表目錄 V
圖目錄 VI
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究方法 2
1.4研究範圍與限制 3
1.5論文組織架構 3
第二章 文獻回顧 5
2.1研究主題之文獻回顧 5
2.1.1 影響因素之擷取 7
2.1.2主要預測方法之比較 8
2.2研究方法之文獻回顧 10
第三章 類神經網路的理論與架構 13
3.1類神經網路的簡介 13
3.2倒傳遞類神經網路 15
3.2.1倒傳遞類神經網路之架構 15
3.2.2倒傳遞類神經網路之網路演算法 16
3.2.3倒傳遞類神經網路之建構流程 23
第四章 資料蒐集與說明 29
4.1影響因素選定與說明 29
4.1.1影響因素選定 29
4.1.2影響因素說明 33
4.1.3 船員數量說明 35
4.2資料正規化 41
4.2.1原始資料整理 41
4.2.2正規化轉換方法 42
第五章 模式建構與分析 50
5.1倒傳遞類神經網路的建構 50
5.1.1模式建構-訓練資料之誤差均方根 52
5.1.2模式驗証-測試資料之誤差均方根 54
5.1.3貢獻圖分析 56
5.2評選結果與分析 62
5.3迴歸模式建構與分析 63
5.3.1模式設定 63
5.3.2 迴歸模式之建構與分析 64
5.4實證分析 66
第六章 結論與建議 68
6.1結論 68
6.2建議 69
參考文獻 70
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