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港區大氣中重金屬粒徑分布及成分特徵分析:以興達港為例

為了解決空氣品質 偵 測器 Mobile01的問題，作者蔡承耘 這樣論述：

本研究以高雄地區之興達港為例，進行三季(秋、冬及春季)之大氣粒狀物採樣分析，以探討不同粒徑之重金屬成份特徵，並利用本土漁業用船指紋資料進行污染源分析。研究結果顯示，興達港之秋季大氣粒狀物之質量粒徑分布以PM10-2.5濃度最高，其次為PM>18及PM TB(2.53 ± 0.15%)。三季之六種金屬之總致癌風險值，以秋季(1.24×10-4) >冬季 (8.53×10-5) >春季 (2.77×10-6)，且皆已超過可接受風險值(10-6)。興達港大氣PM之金屬污染源利用APCS受體模式推估為移動源(車輛/船舶)排放(37.10−48.92%)、鋼構電銲金屬燻煙排放(19.68−34.42

%)、金屬表面噴漆(12.34−16.24 %)、燃燒排放(6.32−13.12%)及五金製程(9.04−16.31%)。值得注意，在考慮污染源之風向，船舶排放源推估約占13%之貢獻量。

多技術模型分類長照失能險問題

為了解決空氣品質 偵 測器 Mobile01的問題，作者丁敏慧 這樣論述：

台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可

應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。