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跨域治理：個案分析與應用-大學用書系列(一品)

為了解決台中空氣污染的問題，作者李長晏 這樣論述：

　　適用對象 　　大專院校、國考考生、國民營考生   　　使用功效 　　有助於政府實務者、學術界研究者、大學莘莘學子、各類考試考生，理解當今社會發展過程中的跨域議題與跨域思維。   　　改版差異 　　全新書   　　書籍特色 　　本書著重在理論與個案的結合與應用，從協力治理觀點、協力執行成效、協力經營成效、多層次治理落差、跨域韌性治理、跨域治理、跨區域聯合治理、及非營利組織參與跨域治理等面向，針對鹿港鎮圖書藝文中心的活化轉型、新北市幸福保衛站計畫、臺北水源特定區、高雄氣爆公共安全管理機制、中彰投區域食品安全管理機制、臺中市中區再生、美濃地震台南災區、中彰投空氣污染防治、及日本鶴見川流域治理

等不同個案，加以分析應用，據以歸納跨域治理理論在不同案例上的研究發現與建議。

台中空氣污染進入發燒排行的影片

應用類神經網路預測發電廠周圍細懸浮微粒及臭氧濃度

為了解決台中空氣污染的問題，作者張家維 這樣論述：

根據2020年統計燃煤占發電量的36%，表示臺灣燃煤發電量仍為高占比，而典型預測空氣品質模式包含高斯類擴散模式、軌跡類模式與網格類模式等，本研究以機器學習中的類神經網路(Artificial Neural Network, ANN)整合分析環保署固定污染源連續自動監測設施資料(Continuous Emission Monitoring Systems, CEMS)、環保署空氣品質監測資料、中央氣象局氣象觀測資料，用以預測鄰近三座台電電廠(林口、台中、大林)每日的細懸浮微粒與臭氧濃度並探討預測結果。蒐集2019至2020年林口、台中、大林電廠之固定污染源每小時排放數據(包含氮氧化物及二氧化硫

)，林口、沙鹿、小港空氣品質監測站之每小時空氣污染物數據(包含二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、細懸浮微粒及懸浮微粒)與林口、梧棲、鳳森氣象觀測站之每日大氣數據(包含溫度、氣壓、濕度、風速及風向)等參數，將前述資料彙整為日平均值導入以Python語言程式建構的ANN模型中作為輸入參數，輸出參數為細懸浮微粒(μg/m3)與臭氧(ppb)，決定係數(Coefficient of determination, R2)、均方根誤差(Mean Square Error, MSE)與絕對平均誤差(Mean Absolute Error, MAE)用以評估模型表現，隱藏層神經元試誤後，結果得出細懸浮微粒與

臭氧分別使用22個與23個隱藏層神經元有最佳的預測表現，再將數據分區建立模型，保留訓練與驗證時連接層與層之間的最佳權重值，用以預測2021年1月至3月的細懸浮微粒與臭氧濃度。以ANN預測每日細懸浮微粒濃度，林口空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.01平均R2值為 0.9057；沙鹿空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.004平均R2值為 0.9243；小港空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.004平均R2值為 0.9303。以ANN預測每日臭氧濃度，林口空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.006平

均R2值為 0.7523；沙鹿空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.008平均R2值為 0.7437；小港空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.01平均R2值為 0.7626。預測結果顯示，細懸浮微粒預測值低於實際值，結果與訓練模型時結果大致相符；然而臭氧預測值大部分高於實際值，模型預測細懸浮微粒表現較佳。本研究建立預測細懸浮微粒之ANN模型，僅使用少部分參數及資料量即可達到良好的預測效果，可以作為未來預測空氣品質的參考依據，建議未來能夠應用於其他電廠進行預測評估。此外，臭氧結果較差原因推測臭氧多為衍生性，並非由污染源直接排放，建議未來臭氧預測納入

光化學評估監測站、揮發性有機物等相關臭氧前驅物之數據與傳輸、沉降、排放等大氣因子作為建立模型之參數。

外星生活大傳奇：美國科學家在澤塔星的所見所聞

為了解決台中空氣污染的問題，作者廖日昇 這樣論述：

　　二次大戰後，不少的科技技術如晶體管、雷射器、光纖、微芯片、超導體和碳纖維等材料在通信技術的蓬勃發展，據說都是從外星飛船逆向工程所得到的靈感。也因此，外星人與地球人互動交織出的血淚史，往往超乎人類之想像。 　　部份居心叵測的外星人選了我們地球上最強盛且最多種族的國家——美國作為合作的對象，外星人提供美國不可思議的高科技如反重力航天器、基因改造及精神控制等技術，而外星人則從美國政府獲得有限度綁架人類的特權，以進行醫學及其他更邪惡目的的實驗。美國政府還開闢了數個地下基地，專門提供外星人或雙方合作之用。 　　有些知識分子認為，政府與外星人合作無異是與虎謀皮，不但討不了便宜，

還甚至會陪上全人類的命運。但美國政府自一九三○年代與外星人搭上線以來已深陷其禍，實在沒有後悔的餘地。六○年代美國甚至派出一批軍事人員至外星考察，歷時十三年才返回地球，這即為有名的「賽波計劃」。十二名美國科學家，到澤塔星上（賽波星）的所見所聞，實非我們地球人所能思考與理解的範圍。舉凡他們因無晝夜之分，而幾乎沒有睡眠之需要；吃的食物也食之無味或難以消化；所喝的水充滿化學物質而需煮沸等等的經驗，是科學家們畢生難忘的經驗。而澤塔星上，名為「水晶矩形」（CR）的能源裝置，也促使美國製造Pentagen這種元素，以作為地球上一種重要的能量來源；同時，更激發了美國日後對這項能源開發的所有技術發展與計劃，而轟

動一時。 　　未來，美國絕不可能放棄與外星人的合作，這種合作涵蓋物質發展與精神控制等層面，這樣的發展態勢對人類是福是禍，終究沒有定論可言；但地球上能源技術的發展與文明物質開發的技術提升，勢必有水漲船高的光景。 　　人類第一次跨星際旅行，就讓科學家因脫離時域而飽受身體極度不適，但當到達這顆星球，卻完全顛覆人類的所見所聞，在澤塔星上迥異的天象、不可思議的高溫……等等經歷，都是星際史上頭一遭，沒有任何經驗可循。這次有些意見與外星人相左，差一點雙方產生對峙，整個過程充滿著緊張、不可預料的恐懼。人類何時才能不受外星掌控？！  

應用時間序列模型於銷售數量預測分析之實證研究

為了解決台中空氣污染的問題，作者簡均樺 這樣論述：

隨著消費行為及科技快速變遷，使消費性產品的生命週期越來越短，若企業越能在短時間內正確地預測市場銷售量，可以提高企業競爭能力。對於目前市場競爭環境而言，傳統上需要大量觀測值方法可進行預測模式已不敷使用，現今企業大多都採用人工主觀判斷，並根據管理者或高階主管本身的經驗、歷史銷售數據以及預期長率作為未來之預估量。然而上述方法卻常常失準，嚴重影響企業經營發展；因此，如何適當將產品銷售數量而不造成缺貨或囤積等問題，便是本研究出發點。利用個案A公司多種類塑膠製成產品取80/20法則，並以單週的銷售數據作計算。本論文建立時間序列傳統方法ARIMA模型及類神經網路方法中LSTM模型，比較兩種滾動預測模型並將

結果的預測與實際銷售數量差異，運用誤差均方根(RMSE)及平均絕對誤差百分比(MAPE)來判斷預測值的準確度，並將預測值作為未來訂購及存貨管理的參考依據。