臺灣博碩士論文加值系統

本研究之目的是比較五種單一變數預測方法，並尋找出適用於太陽能PV Inverter價格最佳的預測方法，以預測太陽能PV Inverter價格之每月波動趨勢。研究資料範圍為2007年1月至2011年12月。透過古典分解法、三角函數迴歸、季節性虛擬變數迴歸、灰預測及混和型灰預測等五種預測模式，產生太陽能PV Inverter價格預測值。經由實證分析，利用平均絕對誤差(MAE)、平均絕對誤差百分比(MAPE)及殘差均方根(RMSE)等評估指標比較後，以驗證何者可提供預測最佳之精確度。
預測模式之結果發現，以混合型灰預測最為準確，古典分解法排列第二。整體而言，混合型灰預測擁有最佳的太陽能PV Inverter價格之短期預測準確度，顯示此種方法在短期預測中，對太陽能PV Inverter價格具有一定程度的預測能力，其次為古典分解法。最後，根據本研究之結果找出準確度最高之預測方法，提供未來從是太陽能PV Inverter的採購、業務、管理及研究人員之參考，可提供從事綠能產業的公司未來進行產品規劃時之參考。
因本研究所使用之模式有限，未來若能考慮其他的預測模式，諸如：類神經網路、人工智慧等預測方法，或許能再提高太陽能PV Inverter價格預測之準確度，亦可擴增採用其他產品價格資料，例如：電池、矽晶、模組，進行模式驗證。

The purpose of this research is to make comparisons on five different univariate forecasting methods, and find the best forecasting methods for the price of the Solar PV inverter, to forecast the monthly variations of the Solar PV inverter’s price. The data were collected from January 2007 to December 2011. Through the use of five different forecasting methods, namely Classical Decomposition Model, the Trigonometric Model, the Regression Model with Seasonal Dummy Variables, the Grey Forecast, and the Hybrid Grey model, we forecast the price of the solar PV inverter. The contribution of this research is to compare the forecasting results of the five univariate methods based on commonly used evaluation criteria, Mean Absolute Error, Mean Absolute Percent Error and Root Mean Squared Error, and to find out which can provide the most accurate predictions.

This research shows that the Hybrid Grey Model provided the most accurate predictions; Classical Decomposition Model is the next best. In conclusion, the Hybrid Grey Model provided the most accurate predictions for the short term demands for the price of the Solar PV inverter and Classical Decomposition Model is the runner up. Lastly, the outcome of this work can be helpful to find the best method to provide the most accurate predictions, as a reference for future Solar PV inverter purchase, sales, management, and research, as well as a reference to green energy industry.

Due to limited models used in our research, in the future we should consider to explore other forecasting models such as neural networks, AI methods and other forecasting methods to obtain a more accurate prediction for the price of the Solar PV inverter. Furthermore, research can be focused on prices for other products; such as: Cell, Poly, and Module, to verify models.

謝 辭... I
摘 要… II
Abstract.. III
目 次… IV
圖 次… VI
表 次… VII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究範圍與限制 4
1.3 研究方法 4
1.4 研究流程及架構 4
第二章 文獻回顧 7
2.1 價格預測之相關文獻 7
2.2 相關預測方法文獻 14
2.2.1 古典分解法 14
2.2.2 三角函數迴歸 15
2.2.3 季節性虛擬變數迴歸 15
2.2.4 灰預測 16
2.2.5 混合型灰預測 17
2.3 本章小結 22
第三章 研究方法 23
3.1 古典分解法 25
3.2 三角函數迴歸模式 26
3.3 季節性虛擬變數迴歸 27
3.4 灰預測 28
3.4.1 灰色建模 28
3.4.2 誤差分析 31
3.5 混合型灰預測 32
3.6 本章小結 33
第四章 模式建構與預測結果分析 34
4.1 太陽能產品價格資料 34
4.2 各種預測模型之建構 36
4.2.1 古典分解法 36
4.2.2 三角函數迴歸 39
4.2.3 季節性虛擬變數迴歸 40
4.2.4 灰預測 41
4.2.5 混合型灰預測 42
4.3 產生各種預測模式之預測值 44
4.4 各種單一預測模型之預測精確度比較分析 46
第五章 結論與建議 48
5.1 結論 48
5.2 建議 49
參考文獻 50
一、中文部分 50
二、英文部分 54

一、中文部分

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