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國立金門大學 理工學院工程科技碩士在職專班 馮玄明所指導 黃靖涵的 神經網路模型於金門空氣品質PM2.5 預測 （2021），提出倒傳遞類神經網 路 MATLAB關鍵因素是什麼，來自於空氣品質、神經網路、細懸浮微粒、污染物。
而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 邱靜娥所指導 蔡依玲的 運用ARIMA模型與LSTM模型預測廢鋼和鎳的價格-以某電爐廠為例 （2021），提出因為有 不鏽鋼產品、統計時間序列、灰關聯分析、長短期記憶的重點而找出了 倒傳遞類神經網 路 MATLAB的解答。
最後網站臺灣地區港灣波浪推算與構造物安全監測研究(2/4)則補充：使用 Matlab 軟體來建置倒傳遞類神經網路,如圖 3.14 所示。圖 3.14 類神經網路架構示意圖倒傳遞學習演算法是被廣泛使用的一種學習演算法,因其具有學習及回想的功能, ...
類神經網路與模糊控制理論入門與應用(附範例程式光碟片)
為了解決倒傳遞類神經網 路 MATLAB 的問題，作者王進德 這樣論述：
「類神經網路」及「模糊控制」在近幾年迅速的發展下，已成為時下的新寵，在教育界與業界相配合的需求下，瞭解此門知識實為當務之急。本書詳述各類型的類神經網路及應用，並探討模糊理論及其邏輯，本書中介紹的實例Neural Fuzzy應用的典型範例，讀者可經由此書得到完整的新知。其內容包括；類神經網路簡介、多感知機與倒傳遞類神經網路、霍普菲爾網路、類神經網路的應用、集合理論─傳統與模糊集合、模糊邏輯與模糊理論、模糊控制、模糊溫度控制器、ANFIS自適應網路模糊推論系統、自組性類神經網路、RBF類神經網路、基因演算法等。本書適合私立大學、科大電子、電機、資工系「類神經網路」課程。 本書特色 1
. 本書強調理論與實務並重，摒棄推導複雜數學公式的寫作方式。 2 . 內容著重以實例來說明理論，期使讀者在閱讀本書後，可將書中介紹的方法來解決實際的應用問題。
神經網路模型於金門空氣品質PM2.5 預測
為了解決倒傳遞類神經網 路 MATLAB 的問題，作者黃靖涵 這樣論述：
鑒於近年來全球工業產業蓬勃發展，各產業在環境保護及永續發展等意識越來越重視，並且政府在針對造成空氣品質污染的管控也相對要求，在這全球化的現今，不論身在這世界的哪一個地方，都希望能夠維持良好空氣品質的生活環境。金門地區造成空氣品質不良的原因，主要為風面強大、氣候乾燥等因素引起的揚塵所致，因為地理位置與氣候的之間的關係，空氣品質的因素也受中國大陸南下空氣影響，其針對空氣流動、氣流穩定度與氣候間的變化，都足以影響到空氣品質的好壞。所以，本研究中蒐集金門地區監測站自2011年1月到2020年12月每天的氣象偵測平均數據，做為本論文的研究資料，其中蒐集的氣象資料內容，包含了相對濕度（%）、溫度（℃）、
風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等，並將歷年的觀測數據，彙整的資料做適當整理後，先透過大數據分析，證明上述的氣象資料是會影響空氣污染物擴散的因素，再將相對濕度（%）、溫度（℃）、風速（m/sec）、降雨強度（mm）與氣壓（hPa）等5項影響因素，透過倒傳遞類神經模型（Back-Propagation Neural Network，BPN），來實驗多組的模擬訓練與進行空氣污染物擴散的預測。本研究將空氣污染物細懸浮微粒PM2.5分成50μg/m3以下和51μg/m3以上的二個級距，並依據不同的影響因子組合，進行每天空氣污染物的擴散預測，準確率最低為86.7%，最高可達88.5%
。依據實驗的測試結果，可證明使用倒傳遞神經模型進行金門當地空氣污染物擴散的模擬與預測是可行性的；但是天氣變化多端，金門島嶼型的氣候更是千變萬化、變幻莫測，因此可以再增加更多會影響空氣品質擴散預測的因素，並且結合其他不同預測方法與演算法，以取得更精準的預測結果，以提供金門當地氣象預測之參考，同時也能提供當地民眾外出時的防範作為。
運用ARIMA模型與LSTM模型預測廢鋼和鎳的價格-以某電爐廠為例
為了解決倒傳遞類神經網 路 MATLAB 的問題，作者蔡依玲 這樣論述：
鋼鐵廠生產鋼鐵產品的製程複雜且費時，當鋼品產出後，原料成本與市場行情已有所差距，若能精準掌控原料價格的趨勢變化，對其產品的訂價、銷售策略等都是很大的幫助。對公司來說，成本的管控與利潤的制定是一個很重要的課題，關係著企業經營成敗的重要關鍵，因此希望藉由本研究建立主要原料價格預測模型，並運用該預測模型在原料的採購與產品的銷售及定價策略時作為重要參考依據。 本研究針對不鏽鋼產品其主要原料廢鋼及鎳進行分析，分別以ARIMA模型以及灰關聯分析結合LSTM模型來預測廢鋼和鎳的價格。灰關聯分析結合LSTM模型先利用灰關聯分析篩選出影響主要原料價格的關鍵因素(美元匯率、黃金價格、美元指數、原油價格、天
然氣價格、LME鎳庫存量)，然後將關鍵因素做為深度學習模型(LSTM)的輸入來建立廢鋼及鎳價格預測模型，以MSE及R2來衡量ARIMA模型與灰關聯分析結合LSTM模型的績效，結果以LSTM模型，其預測績效略優於ARIMA預測模型，本研究結果可以運用在鋼鐵業其廢鋼及鎳採購上的參考工具。