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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:曾宣蓉
研究生(外文):TSENG, HSUAN-JUNG
論文名稱:應用邏輯斯迴歸與類神經網路來預測銷售金額之比較
指導教授:賴玉玲賴玉玲引用關係
指導教授(外文):LAI, YU-LING
口試委員:紀美秀陳昇國
口試委員(外文):CHI, MEI-HSIUCHEN, SHENG-GWO
口試日期:2019-07-24
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:數學系應用數學研究所
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:35
中文關鍵詞:邏輯斯迴歸類神經網路銷售預測
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本研究的目的為預測商品下個月的銷售金額,首先將依商品銷售走勢的不同來做分類,並建立邏輯斯迴歸與類神經網路之分類模型,接著再對同類商品建立一個線性迴歸模型,而當中將會依不同方式來選取類別、放入不同特徵值,藉此來比較不同方法之預測結果。
A 緒論 ............................................................ 1
A.1 研究背景與動機 ........................................... 1
A.2 相關文獻 ...................................................... 1
A.3 研究目的 ...................................................... 2
A.4 研究架構 ...................................................... 3

B 研究方法介紹 ................................................................... 4
B.1 邏輯斯迴歸 (Logistic Regression) ...................................... 4
B.1.1 二元分類 (Binary Classification) ...................................... 5
B.1.2 多類別分類 (Multiclass Classification) ............................. 6
B.2 類神經網路 (Neural Network) ............................................. 8
B.2.1 類神經網路基本架構 ........................................................ 9
B.2.2 倒傳遞神經網路(Back-propagation Neural Network) ...... 12

C 研究流程與比較分析 .................................................... 17
C.1 研究架構 ......................................................................... 17
C.2 資料收集與定義目標 ....................................................... 20
C.3 資料整理 ......................................................................... 20
C.3.1 資料(一): (如: Figure 16 ) ............................................. 20
C.3.2 資料(二): (如: Figure 18 ) ............................................. 21
C.4 分類方式 ......................................................................... 22
C.4.1 資料(一): (如: Figure 16 ) ............................................. 22
C.4.2 資料(二): (如: Figure 18 ) ............................................. 23
C.5 建立模型 (如: Figure 15 ) ................................................ 25
C.5.1 資料(一) 預測分類結果: ................................................ 25
C.5.2 資料(二) 預測分類結果: ................................................ 26
C.5.3 資料(一) 預測銷售金額結果: ......................................... 28
C.5.4 資料(二) 預測銷售金額結果: ......................................... 29
C.6 預測結果 ......................................................................... 30
C.6.1 資料(一) 預測4月銷售金額結果: ................................... 30
C.6.2 資料(二) 預測4月銷售金額結果: ................................... 31
C.7 比較分析 ......................................................................... 33

D 結論 ............................................................................. 34

參考文獻 .......................................................................... 35
[1] 田川昇 (2002), "利用基因演算法與類神經網路建立台灣西南海域深部地層滲透率模式之研究", 國立成功大學 資訊工程研究所

[2] 吳宗達 (2013), "以均勻設計與類神經網路作桁架最佳化設計", 中華大學 土木工程學系

[3] 吳承瑋 (2018), "以羅吉斯迴歸模式分析影響汽車道路駕駛考驗通過因素", 逢甲大學 運輸與物流學系

[4] 林佑佩 (2014), "建構產品銷售預測模式-以文具業為例", 華夏技術學院 資訊科技與管理研究所

[5] 林承翰 (2011), "整合HHT訊號拆解與機器學習技術建構電腦產品銷售預測模式", 天主教輔仁大學 統計資訊學系

[6] 陳柏成 (2015), "銷售預測之研究-以F公司為例", 國立中正大學 企業管理研究所

[7] 溫祐霆 (2015), "以羅吉斯回歸、不安定指數及支撐向量機建立景山溪上游集水區山崩潛感推估之比較分析", 國立中興大學 水土保持學系

[8] 楊明德 (2012), "銷售預測之研究-以T公司花蓮營業處為例", 國立東華大學管理學院 高階經營管理碩士在職專班

[9] 盧瑜芬 (2006), "使用三種資料探勘演算法-類神經網路、邏輯斯迴歸及決策樹-預測乳癌患者存活情形之效能比較", 國防醫學院公共衛生學研究所流行病學組

[10] "JDD—2017京東金融全球數據探索者大賽", 競賽網址:
https://jdder.jd.com/index/jddDetail?matchId=0890e7edc3c840ea9351e9d736da1e16

[11] Matt Mazur (2015), "A Step by Step Backpropagation Example",
https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/

電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20240731)
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