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國立臺南大學 文化與自然資源學系臺灣文化碩士在職專班 戴文鋒所指導 李俊緯的 臺灣三代祖師信仰與在地發展研究 （2021），提出小港天氣預報關鍵因素是什麼，來自於三代祖師、祖師信仰、漳泉移民。
而第二篇論文中原大學 環境工程學系 王玉純所指導 張家維的 應用類神經網路預測發電廠周圍細懸浮微粒及臭氧濃度 （2020），提出因為有 火力發電廠、類神經網路、細懸浮微粒、臭氧的重點而找出了 小港天氣預報的解答。
最後網站高雄市立小港國民中學109 學年度第二學期第一次段考三年級 ...則補充：關於天氣預報的敘述，下列何者錯誤？ (A) 氣象雷達適合用於監測颱風(B) 氣象局在發布預報前，都會將. 氣象觀測資料經過電腦整理計算和預報人員討論研判(C) 當降雨機率 ...
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為了解決小港天氣預報 的問題，作者銀翼飛翔 這樣論述：
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臺灣三代祖師信仰與在地發展研究
為了解決小港天氣預報 的問題，作者李俊緯 這樣論述：
臺灣早期移民大多來自福建漳泉地區，而移民帶來了原鄉信仰，其中祖師信仰相當的多，最為人所知的為清水祖師，然而還有董公祖師、三平祖師、慚愧祖師、定光古佛、清水祖師、顯應祖師、普庵祖師、三代祖師等。本論文研究主要對象為三代祖師，其發跡於福建省泉州市德化縣，建立龍湖寺，生前為百姓消災解厄，圓寂後百姓向其「祈雨而雨，祈晴而晴」，「求男嗣、保豐年」相當靈驗，後世尊崇為「臨濟正宗、龍湖法派、萬代碧天——卓錫開基碧水三代祖師」，後發揚於福建地區、臺灣及東南亞地區。在臺灣信仰三代祖師之寺廟相當的少，屬於小眾信仰，而本論文主要透過田野調查及文獻分析再透過比較研究，探究臺灣三代祖師移民信仰史之歷史脈絡、主祀與陪祀
與在地化之情形、造像差異以及確認與其他祖師為不同之神明。研究發現：臺灣三代祖師信仰多為漳泉移民且與明鄭時期開發有所關聯，在神尊方面原具有其特徵（戴冬帽、肩覆披巾、結領結）因時代變遷而有所改變，而臺灣三代祖師於清水祖師與三平祖師合祀之間與漳泉混居影響，相互混淆。建議臺灣三代祖師未來應成立社團法人，相關文化資產提報，將其歷史編寫為鄉土教材，並結合社區活動，將在地民俗文化保存，透過國際交流，發揚三代祖師精神。
應用類神經網路預測發電廠周圍細懸浮微粒及臭氧濃度
為了解決小港天氣預報 的問題，作者張家維 這樣論述：
根據2020年統計燃煤占發電量的36%，表示臺灣燃煤發電量仍為高占比，而典型預測空氣品質模式包含高斯類擴散模式、軌跡類模式與網格類模式等，本研究以機器學習中的類神經網路(Artificial Neural Network, ANN)整合分析環保署固定污染源連續自動監測設施資料(Continuous Emission Monitoring Systems, CEMS)、環保署空氣品質監測資料、中央氣象局氣象觀測資料，用以預測鄰近三座台電電廠(林口、台中、大林)每日的細懸浮微粒與臭氧濃度並探討預測結果。蒐集2019至2020年林口、台中、大林電廠之固定污染源每小時排放數據(包含氮氧化物及二氧化硫
)，林口、沙鹿、小港空氣品質監測站之每小時空氣污染物數據(包含二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧、細懸浮微粒及懸浮微粒)與林口、梧棲、鳳森氣象觀測站之每日大氣數據(包含溫度、氣壓、濕度、風速及風向)等參數，將前述資料彙整為日平均值導入以Python語言程式建構的ANN模型中作為輸入參數，輸出參數為細懸浮微粒(μg/m3)與臭氧(ppb)，決定係數(Coefficient of determination, R2)、均方根誤差(Mean Square Error, MSE)與絕對平均誤差(Mean Absolute Error, MAE)用以評估模型表現，隱藏層神經元試誤後，結果得出細懸浮微粒與
臭氧分別使用22個與23個隱藏層神經元有最佳的預測表現，再將數據分區建立模型，保留訓練與驗證時連接層與層之間的最佳權重值，用以預測2021年1月至3月的細懸浮微粒與臭氧濃度。以ANN預測每日細懸浮微粒濃度，林口空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.01平均R2值為 0.9057；沙鹿空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.004平均R2值為 0.9243；小港空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.004平均R2值為 0.9303。以ANN預測每日臭氧濃度，林口空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.006平
均R2值為 0.7523；沙鹿空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 0%，學習速率 0.008平均R2值為 0.7437；小港空氣品質監測站之最佳設定在丟棄神經元為 20%，學習速率 0.01平均R2值為 0.7626。預測結果顯示，細懸浮微粒預測值低於實際值，結果與訓練模型時結果大致相符；然而臭氧預測值大部分高於實際值，模型預測細懸浮微粒表現較佳。本研究建立預測細懸浮微粒之ANN模型，僅使用少部分參數及資料量即可達到良好的預測效果，可以作為未來預測空氣品質的參考依據，建議未來能夠應用於其他電廠進行預測評估。此外，臭氧結果較差原因推測臭氧多為衍生性，並非由污染源直接排放，建議未來臭氧預測納入
光化學評估監測站、揮發性有機物等相關臭氧前驅物之數據與傳輸、沉降、排放等大氣因子作為建立模型之參數。