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華梵大學 資訊管理學系碩士班 李仁鐘所指導 李元智的 應用網路爬蟲技術於氣象站降雨量預測分析 （2016），提出php curl中央氣象局關鍵因素是什麼，來自於巨量資料、Spark、決策樹、隨機森林、網路爬蟲。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 運輸科學系 蘇健民所指導 歐陽葵的 建置海事交通資訊之電子資料交換系統 （2012），提出因為有 海事交通資訊、電子資料交換、海洋地理資訊系統、船舶自動識別系統、物件導向的重點而找出了 php curl中央氣象局的解答。
應用網路爬蟲技術於氣象站降雨量預測分析
為了解決php curl中央氣象局 的問題，作者李元智 這樣論述：
近年來因極端降雨事件發生頻繁，致使臺灣降雨特性強度產生變化，如區域性降雨強度增強、降雨延時變長、累積降雨量增高等情形，在強降雨這部分是值得大家長時間去關注的。隨著資訊科技及網際網路快速的發展，且因應政府資料開放平台的推動，在資料上的取得將更為便利，加上資料分析技術與資料探勘領域技術也有所提升，致使更多研究投入心力在巨量資料(Big Data)分析的領域上，加速其應用發展。 本論文透過巨量資料分析平台 Spark 結合 R 語言，應用 R 語言所支援之演算法，以決策樹及隨機森林演算法建構區域之降雨量模式。在獲取網路上氣象資訊的部分，參考了台灣交通部中央氣象局之坪林測站觀測資料，其測站之降
雨量、溫溼度等氣象因子將使用 R 語言中的網路爬蟲功能，一一將其監測資料爬回收集，經資料前置處理，透過資料探勘技術，對觀測之降雨量及其他相關資料，建立其相關規則並探討資料分析結果，藉以預測區域降雨量並提供決策參考，發展氣候資訊應用服務能力。 本論文將氣象資料經前置處理後，於R Studio及 Spark平台上應用隨機森林演算法分析運算，經運算分析後得出R Studio上運行隨機森林之均方根誤差結果：訓練資料為7.585893、測試資料為13.07361；Spark平台上運行隨機森林之均方根誤差結果：訓練資料為7.843388、測試資料為11.35844。從模擬結果得知，在訓練資料方面R St
udio平台具較好效能，在測試資料方面則是Spark具有較好效能。
建置海事交通資訊之電子資料交換系統
為了解決php curl中央氣象局 的問題，作者歐陽葵 這樣論述：
為了減少沿岸海難事故發生，航行安全之研究一直是各沿岸國關注的議題。相關研究中應用船舶自動識別系統(AIS)進行長期接收船舶動靜態資料，大多選定特定區域或港口進行研究，此研究需添購AIS儀器設備並找尋架設AIS天線之地點，研究過程尚需考量AIS儀器設備之維修、保養及更新等衍生費用。近年來，由於網路發展迅速，目前國內外已有AIS相關網站可提供船舶動靜態資料的顯示查詢或接收之用，但其資料卻無法直接應用於海洋地理資訊系統(MGIS)之研究分析。因此，本研究為節省設備費用，整合網路資源，應用Hypertext Preprocessor (PHP)搭配物件導向建置海事交通資訊之電子資料交換系統(MTIE
DIS)，其資料來源經MarineTraffic官方網站之學術授權，透過MTIEDIS可以長期擷取船舶動靜態資料並以電子資料交換(EDI)的方式，由超文件標示語言(HTML)轉換為文字檔(txt)，俾供後續MGIS讀取檔案並進行後續分析、管理、規劃等研究用途。為驗證MTIEDIS，本研究以金門往返廈門小三通客輪為研究範例，透過網路連結至MarineTraffic官方網站，輸入船舶之海上行動業務識別碼(MMSI)，擷取船舶動靜態資料並儲存於船舶資料庫，同時配合該網站之建議，MTIEDIS以每120秒擷取更新船舶動靜態資料。MTIEDIS係以船舶之MMSI各別儲存於船舶資料庫中，之後，使用者可輸入
MMSI進行篩選船舶動靜態資料，俾供往後MGIS之讀取與分析研究。本研究設計MTIEDIS之驗證資料庫方面，資料來源係連結交通部中央氣象局官方網站及金門港務處官方網站，目前監測的目標包含金門氣象資料、金廈客輪航班資料以及金門海況資料，俾供後續研究船舶動態時，可進行航班、海況及能見度之驗證分析。