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三重心食代：食遊體驗新三重

為了解決三重國小站的問題，作者老爺爺與小老婆 這樣論述：

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三重國小站進入發燒排行的影片

基於人流資料、土地使用分區圖以及Google趨勢資料進行捷運進出站人數預測-以台北捷運為例

為了解決三重國小站的問題，作者盧政傑 這樣論述：

目錄摘要 ivABSTRACT v誌謝 vi目錄 vii表目錄 x圖目錄 xii第一章 緒論 11.1研究背景及動機 11.2研究目的 31.3研究範圍 41.4研究流程 5第二章 文獻探討 72.1空間聚類相關研究 72.1.1 基於時間序列進行空間聚類 72.1.2基於周圍環境特性進行空間聚類 72.2時間序列相似度計算方法介紹 82.2.1 Pearson Correlation 82.2.2 Cosine Similarity 82.2.3 False Nearest Neighbors 92.2.4 Dynamic Time Warping

92.3捷運流量預測的相關研究介紹 102.4各預測模型的相關研究介紹 102.4.1 Support Vector Regression 102.4.2 Recurrent Neural Network 112.4.3 Long Short-Term Memory 122.4.4 Gated Recurrent Unit 122.4.5 上述各種建模方法之討論 132.5小結 14第三章 資料集 153.1本研究選取時空資料的邏輯 153.2台北捷運資料 163.3行動數據資料 173.4輔助訓練與分類的資料 18第四章 研究方法 214.1基於地理特徵將

捷運站分類 224.2捷運站點流量動態相似度計算與分群 264.2.1 資料前處理 264.2.2 Cosine Similarity計算相似度 284.2.3 DTW計算相似度 294.2.4 捷運站相似分群 314.3建立各群預測模型 324.3.1 SVR流量預測模型 334.3.2 HRNN流量預測模型 344.3.3 GRU流量預測模型 364.3.4集成式學習模型 384.3.5模型績效評估 394.4Online 說明 39第五章 實驗模擬 405.1資料集與實驗參數介紹 405.1.1台北捷運資料 405.1.2行動數據 415.1.2分類資

料與輔助訓練資料 415.2地理空間特徵分類結果 425.3動態相似度分群結果 435.4預測模型參數選擇與最佳結果 445.4.1三重國小站 465.4.2小碧潭站 575.4.3頂埔站 665.5小結 75第六章 結論 77參考文獻 78附錄 84附件一 所有捷運站區域比例表 84附件二 模型預測結果折線圖 88 

最新版台北捷運慢遊+蘆洲線

為了解決三重國小站的問題，作者周宇廷 這樣論述：

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市美食特搜－　　大橋頭筒仔米糕/葉家五香雞捲/周胖子鮮果汁/汕頭牛肉麵/　　大橋頭純糖麻糬 　　★附捷運站週邊大比例尺街道圖，輕鬆好找路

大量人潮樞紐遇恐攻時火災搶救之研究-以南港火車站為例

為了解決三重國小站的問題，作者陳弘彰 這樣論述：

誌謝 i中文摘要 iiAbstract iii目次 iv表目錄 vi圖目錄 vii第一章 緒論 1第一節 研究動機 1第二節 研究目的 1第三節 研究方法 2第四節 研究範圍與流程 3第二章 文獻探討 4第一節 國內相關研究之文獻回顧 4第二節 建築物結構特性及其消防安全概況 7第三節 大量人潮所帶來之風險 9第三章 南港火車站遭遇恐攻造成火災之搶救對策 18第一節 南港車站聯合防災中心現況及緊急應變作業程序 18第二節 智慧報案-視訊119APP 24第三節 火車站火災案例分析及專家訪談 30第四章 南港車站火災事故防治精進作為

38第一節 南港車站附近消防據點及車輛人力配置 38第二節 南港車站火災事故防治兵棋推演 42第三節 南港車站推演結果與分析 48第五章 結論與建議 49第一節 結論 49第二節 建議 49參考文獻 51作者簡介 52