臺灣博碩士論文加值系統

本研究之主要目的，是透過“政府資料開放平臺”網站取得“臺鐵進出站人數統計”、“行政區人口統計”、“綜稅所得總額統計”，藉由三個不同面向的時序性資料，使用時間序列方法（簡單移動平均SMA、加權移動平均WMA、一次指數平滑SES、二次指數平滑DES）、機器學習模型（線性回歸LR、決策樹DT、隨機森林RF、K-近鄰KNN、支持向量機SVM、極限梯度提升XGBoost）、深度學習模型（長短期記憶模型LSTM），來針對“台鐵進出站總人數”以及“行政區人口數”，作出未來的預測。接著藉由損失函數方法，來評估實驗模型的準確率，進而從中探討不同預測模型方法的比較。研究結果顯示，在考慮額外自變數的情境下的機器學習方法之預測結果，普遍優於不考慮額外自變數情境之下的機器學習以及時間序列方法之預測結果。另外LSTM深度學習方法在資料量不足情況下，與機器學習相比預測準確率並無優勢。

The main purpose of this study is to use different types of time-series data, including “daily passenger data for each station of Taiwan Railways Administration (TRA),” “population statistics by administrative district,” and “total amount of comprehensive income tax by administrative district,” from the Government Open Data Platform. Various time-series methods, machine learning models and deep learning models will be used to make predictions for the total number of passengers entering and exiting TRA stations and the population size by administrative district. The accuracy of the predictive models will be evaluated using loss function, and a comparison of different prediction model methods will be explored. The research results show that the predictive performance of machine learning methods, considering additional independent variables, is generally better than that of machine learning and time series methods that do not consider additional independent variables. Furthermore, deep learning method does not show any advantage in terms of predictive accuracy compared to machine learning when the data volume is insufficient.

目錄
中文摘要 iii
英文摘要 iv
誌謝 v
目錄 vi
表目錄 viii
圖目錄 ix
第一章、緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 資料源介紹 3
1.3 研究架構 3
第二章、文獻探討 4
2.1 政府開放資料介紹 4
2.2 政府開放資料應用相關文獻 4
2.3 預測時間序列政府公開資料相關文獻 5
2.4 時間序列/機器學習/深度學習方法相關文獻 7
第三章、研究方法與資料說明 10
3.1 分析方法架構概述 10
3.2 時序性政府公開資料說明 11
3.2.1 臺鐵局每日各站之進出站人數統計 11
3.2.2 行政區人口統計 11
3.2.3 綜稅所得總額全國各縣市鄉鎮村里統計 12
3.3 時間序列方法 13
3.3.1 簡單移動平均法(Simple Moving Average, SMA) 13
3.3.2 加權移動平均法(Weighted Moving Average, WMA) 14
3.3.3 一次指数平滑法(Single Exponential Smoothing, SES) 15
3.3.4 二次指数平滑法(Double Exponential Smoothing, DES) 17
3.4 機器學習方法 18
3.4.1 線性回歸(Linear Regression) 18
3.4.2 決策樹(Decision Tree) 19
3.4.3 隨機森林(Random Forest) 20
3.4.4 支援向量機(Support Vector Machine, SVM) 22
3.4.5 K-近鄰演算法(K Nearest Neighbor, KNN) 23
3.4.6 極限梯度提升 (eXtreme Gradient Boosting, XGboost) 24
3.5 深度學習方法 25
第四章、研究結果 27
4.1 資料整合 27
4.2 模型評估流程與評估指標介紹 29
4.2.1 相關係數（Correlation Coefficient, CC） 30
4.2.2 平均絕對誤差（Mean Absolute Error, MAE） 30
4.2.3 相對絕對誤差（Relative Absolute Error, RAE） 30
4.2.4 均方根誤差（Root Mean Squared Error, RMSE） 31
4.2.5 相對方根誤差（Root Relative Squared Error, RRSE） 31
4.3 模型評估結果比較 31
4.3.1 預測行政區人口總數模型評估結果比較 31
4.3.2 預測臺鐵進出站總人數模型評估結果比較 33
第五章、結論與未來方向 36
參考文獻 37


表目錄
表 1 臺鐵局每日各站之進出站人數統計 11
表 2 行政區人口統計 12
表 3 綜稅所得總額全國各縣市鄉鎮村里統計 12
表 4 臺鐵進出站人數、行政區人口數、綜稅所得額整合統計表 27
表 5 臺鐵進出站人數、行政區人口數、綜稅所得額整合敘述統計表 27
表 6 不考慮額外自變數－時間序列預測行政區人口總數比較表 32
表 7 不考慮額外自變數－機器學習預測行政區人口比較表 32
表 8 考慮額外自變數－機器學習預測行政區人口比較表 33
表 9 考慮額外自變數－深度學習預測行政區人口總數評估表 33
表 10 預測行政區人口總數最佳方法比較表 33
表 11 不考慮額外自變數－時間序列預測臺鐵進出站總人數比較表 34
表 12 不考慮額外自變數－機器學習預測臺鐵進出站總人數比較表 34
表 13 考慮額外自變數－機器學習預測臺鐵進出站總人數比較表 34
表 14 考慮額外自變數－深度學習預測臺鐵進出站總人數評估表 35
表 15 預測臺鐵進出站總人數最佳方法比較表 35


圖目錄
圖 1 研究架構 3
圖 2 分析方法架構 10
圖 3 WMA示意圖 14
圖 4 一次指数平滑法示意圖 16
圖 5 SES & DES比較圖 17
圖 6 決策樹示意圖 19
圖 7 隨機森林示意圖 21
圖 8 SVM示意圖 22
圖 9 KNN示意圖 23
圖 10 LSTM示意圖 25
圖 11 臺鐵進出站人數、行政區人口數、綜稅所得額相關係數熱力圖 28
圖 12 新竹縣新豐鄉2012~2018歷年人口數＆進出站人數折線圖 28
圖 13 苗栗縣造橋鄉2012~2018歷年人口數＆進出站人數折線圖 29
圖 14 桃園市桃園區2012~2018歷年人口數＆進出站人數折線圖 29

文獻
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3.宋羿勳(2017)，以資料探勘分析台灣社會、經濟與環境的政府效率之影響－以台灣地方政府開放資料為例，東海大學資訊管理研究所碩士學位論文
4.林志玟(2020)，應用深度學習建構臺北捷運客運量預測模型之研究，輔仁大學統計資訊學系碩士論文
5.陳俊宏(2016)，應用線上機器學習演算法於財務時間序列預測問題－以美國S&P500成分股為例，臺北市立大學資訊科學系碩士論文
6.郭品彤(2022)，通勤交通建設與臺灣北部鄉鎮層級地區人口的變動，逢甲大學財稅學系碩士論文
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8.張俊鴻(2014)，影響大眾運輸系統運量之社會經濟因素灰預測模式之研究，運輸科技與物流管理學系碩士論文
9.黃喬永(2022)，用資料探勘方法預測人口流動之變化－以金門地區為例，東吳大學巨量資料管理學院碩士學位學程碩士論文
10.詹雲喬(2020)，應用動態回歸分析預測台灣人口總量及財務因應策略，健行科技大學財務金融系碩士班碩士論文
11.廖思閔(2023)，應用機器學習於預測桃園市房價，元智大學工業工程與管理研究所碩士論文
12.黎華(2014)，運用貝氏方法預測中華民國 103 年至123年死亡率、生育率、遷徒及人口數，國立陽明大學公共衛生研究所生物統計組碩士論文
13.蔡項如(2022)，以機器學習與時間序列來探討零售資料的分析，元智大學資訊工程學系碩士論文
14.Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning, 20, 273-297.
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網路資料
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3.張佑丞(2013),政府開放資料(Open Data)加值應用之趨勢,管理知識中心經營管理文章(https://mymkc.com/article/content/21822)
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10.iThome (2020), CIO大調查(下) 各產業七大IT重點投資力道多強？多少錢？(分析版)，iThome專題報導(https://www.ithome.com.tw/article/136359)
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14.National Institute of Standards and Technology (NIST), Forecasting with Double Exponential Smoothing (LASP) (https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc434.htm)
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