forecast.linear exce的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

應用迴響狀態網絡預測比特幣價格之變化

為了解決forecast.linear exce的問題，作者黃信恩 這樣論述：

本論文以2020年年末到2021年年初的比特幣價格為預測目標，使用比特幣的歷史價格來探討迴響神經網絡模型對於比特幣價格趨勢的分析能力。本文使用四種不同的模型架構，分別為傳統的時間序列模型 ARIMA、迴響神經網絡模型、迴響神經網絡模型加上財金資料(S&P500和道瓊工業指數)以及迴響神經網絡模型搭配 phase space reconstruction。此外我們使用了兩種不同的評估方式分別為 MSE 和趨勢預測正確率。研究結果顯示，傳統的 ARIMA 模型就算使用了動態調整係數的方式，仍就無法脫離隨機漫步假設，做出有意義的預測，其所做出的預測都與前一天的真實價格非常接近。但是迴響神經網絡模型

在使用正確率作為參數調整的指標時，可以跳脫隨機漫步假設得到較好的預測，無論是從圖形來看或者是兩種評估方式的數值都優於轉統模型。在三種迴響神經網絡的模型架構中，使用 phase space reconstruction 的模型表現最佳，最終在訓練範圍中的100天內做出了72天的正確趨勢預測。

結合再生能源與魚菜共生以實現食物永續生產

為了解決forecast.linear exce的問題，作者胡秋艾 這樣論述：

摘要由全球暖化所致的氣溫升高和極端氣候正影響著世界各地，再過往的數十年中，人們已經投入許多努力來抑制這些影響並期望達成永續發展。身為經濟體中的一員面對著全球人口上升和天然資源耗竭的情況，農作栽種及糧食安全成了我們生活中重要的議題。魚菜共生透過魚類與植作所形成的養分循環減少了農藥及肥料的使用，進而形成了一種創新的永續農業經營方式，透過結合再生能源的電力供應則更能將其永續發展性向上提升。利用再生能源結合魚菜共的開發生雖已有部分學者嘗試進行，但實際的成效仍屬有限，即使再生能源對生態、經濟和科技發展皆有所助益，考量到科技應用的高成本及完整生命週期的操作配置，能源的裝置規畫仍須透過完整的評估後方能來實

現。本研究透過分析氣象數據及太陽輻射、風速、能源需求和溫室構造等能源相關因素建立能源混成模型，在實驗規劃時間內依據能源之變動需求及各供應來源之不同特性，以最大化太陽能及風力發電量為目標，利用混合整數規劃來找尋整體能源混成系統的最佳太陽能光電陣列規模、風機數量及儲能設備容量。所述之數學規劃將透過在越南富國島上經營農場的成功魚菜共生案例作執行驗證，依循實務的解決方案提升再生能源的供給與儲能效率，並進而使魚菜共生結合太陽能及風力發電來達成更長遠的永續發展為本研究之主要貢獻。本文之主要貢獻包括提高可再生能源服務和儲存效率的現實解決方案，使得魚菜共生在整合太陽能與風能方面更具永續性。並且藉由可再生能源和

傳統能源之間的平衡比例，本研究以最小的年度成本決定了最佳混合能源系統規模。因此，農民或投資者可以評估他們每年能夠承受的投資額。同時，碳稅代表環境因素，較高的單位碳稅將會影響溫室氣體的排放量並激勵更多可再生能源的使用。而為了達到永續魚菜共生系統，上述的發現不只是本研究的主要結果，亦指出了可再生能源在未來需要克服儲存成本的負擔，期望其可降低價格，以促進在整個系統中實現100%的可再生能源使用。