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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃建緯
研究生(外文):HUANG,JIAN-WEI
論文名稱:植基於支援向量迴歸模型之工程完成率預測–以A公司工程單位為例
論文名稱(外文):Prediction for Project Completion Percentage Based on Support Vector Regression Model – Taking A Engineering Company as a Case
指導教授:董俊良董俊良引用關係
指導教授(外文):TUNG, CHUN-LIANG
口試委員:洪國禎林國平王靖欣
口試委員(外文):HUNG, KUO-CHENLIN, KUO-PINGWANG,CHING-HSIN
口試日期:2020-12-30
學位類別:碩士
校院名稱:國立勤益科技大學
系所名稱:資訊管理系
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:2020
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:55
中文關鍵詞:支援向量迴歸進度管理工期預測
外文關鍵詞:Support Vector RegressionSchedule controlDuration prediction
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在每個企業的組織中,最重要的資產莫過於「員工」,對於企業的長期發展與經營,員工將扮演極重要的角色,所以對員工的工作量及生產品質必須妥善規劃,以確保員工的工作績效。本研究透過分析A公司中的工程單位員工之工作負荷量,進而發展出以支援向量迴歸(Support Vector Regression,SVR)為基礎之工程完成率預測模型,以確保工程完成進度及人力配置。本研究的實驗結果顯示,採用polynomial核心函數之預測模型其均方誤差為0.0059,絕對百分比誤差為7.0768,表示本研究的預測模型可準確預測工程完成率。
Employees are the most important asset for an enterprise; they play an important role in its long-term development and operation. Thus, the workload of employees and production quality should be properly planned to guarantee their job performance. This study analyzed the workload of employees at An Engineering Company, based on which it developed a completion percentage prediction model using Support Vector Regression (SVR) to guarantee the completion of a project as scheduled and efficient manpower allocation. The experimental results showed that the mean square error and absolute percentage error of the prediction model that utilized the polynomial kernel function were 0.0059 and 7.0768 respectively, indicating that the prediction model can be used to accurately predict the completion rate of construction projects.
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 viii
符號說明 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 5
1.3 研究流程 5
第二章 文獻探討 8
2.1 ICT與經濟成長相關研究 8
2.1.1 台灣ICT的現況 8
2.1.2 ICT與經濟成長關係 10
2.2 電信產業發展概述 12
2.2.1台灣電信產業 12
2.2.2 全球電信產業 15
2.2.3 寬頻網路發展 18
2.3專案工程預測文獻回顧 20
2.3.1 影響因素分析 20
2.3.2 問卷分析 23
2.3.3 統計分析 24
2.4 SVM支援向量機 25
2.5 SVR支援向量迴歸 27
第三章 研究方法 29
3.1 SVM支援向量機 29
3.2 SVR支援向量迴歸 36
3.3 核函數 38
第四章 研究結果與分析 40
4.1 SVR模型訓練步驟 40
4.2 SVR模型訓練參數 44
4.3驗證SVR回歸模型之準確度 49
第五章 結論與建議 51
參考文獻 53

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電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20260224)
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