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國立高雄科技大學 工業工程與管理系 王來旺所指導 林妤真的 燃油機車與電動機車於國內市場比較之研究 （2021），提出台中 市空氣 汙染 防 制關鍵因素是什麼，來自於環境污染、節能環保、市場發展。

而第二篇論文中原大學 環境工程學系 王玉純所指導 張家維的 應用類神經網路預測發電廠周圍細懸浮微粒及臭氧濃度 （2020），提出因為有 火力發電廠、類神經網路、細懸浮微粒、臭氧的重點而找出了 台中 市空氣 汙染 防 制的解答。

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台中市東海館火化場目前共設置12座火化爐，每兩座共用一套防制設備，其1至8號火化爐廢氣為收集後經風冷設備、火星攔截設備、袋式集塵器及戴奧辛觸媒後經排放管道排放，另9至12號火化爐廢氣為收集後經水冷設備、旋風集塵器、活性碳噴注系統及袋式集塵器後經排放管道排放。
台中市環保局107年3月曾與臺中市生命禮儀管理處開會，當時即向生命禮儀所提出建議，東海生命禮儀館可以將9至12號爐相對較舊的2套活性碳噴注系統，將換成觸媒處理器，以及濾袋更換頻率由每年1次增為2次，強化空污防制效能。
何文海議員建議如果明年沒有編列相關預算，東海火化場雖然座落台中市西屯區，但是風向卻會影響南屯區居民空氣品質，空汙市全民議題民眾都相當重視，因此何文海議員針對這個議題，強烈建議林佳龍市長使用第二預備金，改善東海火化場設備與耗材更換，降低目前台中市空氣污染量。

燃油機車與電動機車於國內市場比較之研究

為了解決台中 市空氣 汙染 防 制的問題，作者林妤真 這樣論述：

台灣地狹人稠，作爲日常最為便捷的交通工具非機車莫屬，近些年人們對於環保意識越加重視，然而不僅是環保議題，能源問題也倍受重視，倘若改使用電能車可緩解當局環境及能源問題。因此，本研究以車種優勢(外觀造型、競爭力)、車種機能(安全性、便利性、實用)、條件影響(環保節能、銷售策略)，三類共七項比較層面來探討民眾對於燃油機車與電動機車之間的效能績效與差異。本研究以燃油機車與電動機車於國內市場比較為研究主題，採用問卷調查來進行樣本資料蒐集，有效問卷總計為214份進行統計分析。本研究結果顯示，性別對於感官印象、騎乘體驗、產品設計、市場發展、產品品質、產品效能等因素並無任何顯著認知差異。年齡對於騎乘體驗與市

場發展因素具有顯著認知差異。職業對於騎乘體驗、市場發展與產品品質因素具有顯著認知差異。教育程度對於產品品質因素具有顯著認知差異。收入對於騎乘體驗因素具有顯著認知差異。關鍵字：環境污染、節能環保、市場發展

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 市空氣 汙染 防 制的問題，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。

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