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應用機器學習方法於有色金屬的期貨價格之預測

為了解決嘉義高鐵站導航的問題，作者廖冠榮 這樣論述：

為有效提供有色金屬之供應商可進行有效的決策，本研究運用ML 「機器學習」(machine learning) 方法來建立有色金屬（以銅、鎳、鋅及錫為例）的期貨價格的預測模型，並進行分析與探討。本研究使用BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」(back-propagation neural network-scaled conjugate gradient algorithm)、BPNN-GDA「倒傳遞神經網路－梯度遞降算法」(back-propagation neural network-gradient descent algorithm) 及SVR 「支持向量迴歸」等

方法。實驗結果指出BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」在銅、鎳、鋅及錫金屬的資料集中，整體上性能指標優於BPNN-GDA「倒傳遞神經網路-梯度遞降算法」與 SVR 「支持向量迴歸」方法。因此，BPNN-SCGA「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」可以被考量用來建立有色金屬的期貨價格的預測模型。此外，本研究提出兩項管理意涵，分別是應用ML 「機器學習」方法有效建立有色金屬之期貨價格的預測模型與運用數據分析結果支援決策。