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以需求導向優化機器學習預測模型於醫療器材市場研究

為了解決dst運輸的問題，作者朱毓華 這樣論述：

需求預測與供應鏈的生產、運輸和庫存水平密切相關。通過準確的需求信號，可確保客戶訂單按時交付，幫助企業制定長期銷售和運營策略。疫情、貿易戰以及塞港壓力下，傳統的需求預測方式已無法提供準確預測。因此在後疫情時代，開發優化的需求驅動預測模型，以反映市場波動至關重要。該研究使用2018年1月至2022年2月的客戶銷售數據和Covid-19因素，開發三種需求預測方法。每種方法皆設定提前2個月預測，並對訓練和測試集採用80/20分割法。方法A使用客戶銷售數據進行分群。分群數是由手肘和輪廓係數決定。方法A訓練與外部因素結合，開發多變量需求預測模型。方法B排除分群的多變量模型。方法C為單變量模型。內部和外部

驗證衡量預測準確度。內部驗證使用測試數據集（20%），而外部驗證為使用2021年9月至2022年2月的實際值比較。方法A決定四個集群。「市場開發」適用於集群1的急診床位數低於 200 張的客戶。集群2為調貨的經銷商或批發商。集群3中的客戶依賴穩定庫存和定價的投標。集群4的客戶是床位超過200個的急症醫院。集群4具較高貢獻，為潛在客戶，策略是「市場開發」。方法A在需求預測中表現最好。最佳模型是基於內部驗證，最低預測誤差的模型。該研究採用了外部驗證，確保實際環境的預測能力。方法A組合在大多時期提高ABC公司的預測準確度約3%至10%，但在2022年1月表現不佳。特殊時期應降低風險控制值的10%至1

5%。因此，外部驗證為有效的預測風險機制，減輕因預測錯誤導致的供應鏈中斷。分群識別潛在客戶並幫助企業制定營銷策略。結合分群分析和機器學習是一種穩健的需求預測方法。預測風險控制機制，也可作為需求信號來緩解供應鏈波動的風險。因此，本需求預測框架助於降低庫存過多或缺貨的風險，減少延期交貨，滿足客戶需求，並支持業務增長，並優化以需求為導向的管理流程。關鍵字：需求預測、供應鏈、市場策略、機器學習、分群分析、多變量預測模型、預測風險管理機制

公有路外停車場闢建之永續性評估

為了解決dst運輸的問題，作者呂麒寶 這樣論述：

停車場的闢建屬於都市基礎建設的一環，目前在臺灣基礎建設興建問題大多著重於評估後續的經濟效益，顯少有較全面性的評估過程，對此本研究以評估興建停車場的永續性為出發點，探討興建停車場的永續影響程度。對於評估興建停車場的永續性，本研究透過文獻回顧方式，將國際上探討基礎建設與停車場的相關指標為基礎，利用概略集合理論 (RST) 方法論的操作，得到具代表性指標，最後再透過研擬指標五原則，建立停車場永續評估架構。對於指標衡量方式，利用資料蒐集與專家問卷發放取得指標資訊，指標權重值調查藉由專業決策人員的群體決策；指標效用表現應用D-S理論 (DST) 將指標衡量資訊呈現於DST問卷中，取得其指標效用表現情況

，最後將權重值與效用程度作結合，得到永續性指數的評估結果。