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基於支援向量迴歸建立航空燃油需求預測模型

為了解決sds安全資料表16項的問題，作者黃世隆 這樣論述：

謝辭 i摘要 iiiABSTRACT iv目次 vi表目次 ix圖目次 x第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 31.3 研究目的 41.4 研究範圍 51.5 研究限制 51.6 研究流程 5第二章 文獻探討 82.1 油料補給作業 82.1.1 補給單位油品區分 82.1.2 油料單位權責 92.1.3 儲存方式 92.1.4 油料需求分析及計算方式 102.2 需求預測 112.3 時間序列 162.3.1 時間序列分解法(Time series decomposition) 162.3.2 移動平均法(Moving aver

age method) 162.3.3 指數平滑法(Exponential smoothing, ES) 172.3.4 自我迴歸移動平均整合模式(ARIMA) 172.4 機器學習分析 182.5 支援向量機(SVM) 212.6 支援向量迴歸(SVR) 232.7 小結 28第三章 研究方法 293.1 研究架構 293.2 研究假設 303.3 研究對象 303.4 需求預測模型建立 303.4.1 支援向量迴歸(SVR) 303.4.2 支援向量迴歸演算法 323.4.3 支援向量迴歸求解 333.4.4 映射函數及核函數(Kernel Function)

應用 333.5 參數調校 353.5.1 核函數 353.5.1.1 線性核函數(Linear Kernel) 353.5.1.2 多項式核函數(Polynomial Kernel) 353.5.1.3 高斯核函數(Radial Basis Function, RBF) 363.5.1.4 Sigmoid核函數(Sigmoid Kernel) 373.5.2 γ值(gamma,核係數) 373.5.3 C值(懲罰因子) 383.6 模型評估 383.6.1 平均絕對誤差（MAE） 383.6.2 平均絕對百分比誤差（MAPE） 393.6.3 均方根誤差（RMSE）

393.7 小結 40第四章 實證研究 414.1 資料來源 414.2 預測模型建立 414.2.1 SVR模型 414.2.2 SVR模型之核函數運算 424.2.2.1 線性核函數(Linear Kernel) 424.2.2.2 多項式核函數(Polynomial Kernel) 434.2.2.3 高斯核函數(Radial Basis Function, RBF) 434.2.2.4 核函數選定 444.2.3參數調校及準確度驗證 444.2.4各區預測結果比較 504.3 SVRRBF、SARIMA及SVRD模型間比較 524.4 模型預測數值 544

.5 小結 54第五章 結論 565.1 研究結論 565.2 未來研究方向 57參考文獻 59

化粧品防腐劑安全數據資料檔案的建置研究

為了解決sds安全資料表16項的問題，作者謝怡禎 這樣論述：

「化粧品衛生安全管理法」自108年7月1日開始施行，規定業者須於上市前完成產品登錄、建立產品資訊檔案(Product Information Files，PIF)等新的規範，對業者的衝擊尤為劇烈。化粧品產品資訊檔案(PIF)16項資料中之第10項資料成分之毒理資料是產品安全資料評估的主要依據之一，目前國內欠缺完整化粧品成分之毒理資料庫和其他與安全性相關之資訊，因此建立系統性的化粧品成分之毒理資料庫就顯得相當重要且有急迫性。化妝品成分中防腐劑可避免在使用過程中內容物被污染，但如使用過量很容易有安全性上的疑慮，因此其安全資料的數據將非常重要。本研究目的就是針對衛福部食品藥物管理署制定的『化粧品防

腐劑成分名稱及使用限制表』中57項128INCI名之化粧品防腐劑安全數據加以收集整理，包括其理化資料、LD50毒性數據、NOAEL等安全劑量、產品暴露的劑量、經皮吸收率及安全邊際值(MoS)等資料庫的收集建立，作為後續製作PIF檔案之重要依據，防腐劑毒理數據庫中也會針對致毒機制及毒性作用加以註記說明。本研究結果可提供台灣化粧品製造產業使用，相信可節省很多製作PIF所需的時間，也可精確評估產品的安全性，替消費者的健康把關。