氣象廳的人們的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

應用邏輯斯迴歸於崩塌時間與空間預測的探討

為了解決氣象廳的人們的問題，作者林繼煒 這樣論述：

臺灣的坡地陡峭，降雨時間及空間分布不均，常因強降雨誘發土砂災害，但仍缺乏全國尺度、即時的土砂災害預警系統，預防人們的生命、財產損失。日本氣象廳應用土壤雨量指數於土砂災害警戒系統，發布即時的土砂災害警戒，然而，許多研究指出運用邏輯迴歸模式進行崩塌潛勢分析，能有效預測出可能發生崩塌的空間分布位置，但是，還不知道其是否能直接分析崩塌發生的時間。本研究比較土壤雨量指數與其他誘發因子預測土砂災害發生時間及空間的能力，並探討邏輯斯迴歸崩塌潛勢模型在預測土砂災害發生時間及位置時可能遇到的問題。以臺灣本島為研究區域，2009年莫拉克颱風事件為研究對象，蒐集雨量、地形、災害通報記錄等資料，初選符合研究區特性的

崩塌因子，分別用最佳預測時間模式及最佳預測空間模式建立崩塌潛勢模型。時間模式是利用Wald向前選取法，篩選出最佳空間預測修正成功率的潛在因子組合，及挑選預測能力指標較高的誘發因子，結合兩者並率定出最佳時間預測成功率（預測與實際災害發生時間差不超過3小時視為預測成功）的模型參數。空間模式是利用Wald向前選取法篩選出最佳空間預測修正成功率的因子組合，並直接使用邏輯斯迴歸模式的崩塌因子參數。接著，比較兩種模式的空間預測修正成功率及時間預測成功率，再利用2008年辛樂克颱風降雨事件驗證。研究結果顯示，以土壤雨量指數作為誘發因子具有較佳的預測能力，在莫拉克颱風降雨事件中，時間、空間模式的空間預測修正成

功率分別為71.09%和83.33%；時間預測成功率則分別為28.44%和22.02%，兩種模式在預測土砂災害發生時間及空間分布的成功率相當，而且都有低估崩塌潛勢值的問題，另外，在辛樂克颱風事件中，時間、空間模式的空間預測修正成功率分別為53.88%和69.23%；時間預測成功率則分別為7.69%和0%。顯示邏輯斯迴歸模式能有效預測土砂災害空間位置，而SWI可用於預測土砂災害發生的時間，但無法有效地同時預測土砂災害發生的時間及位置。

基於花期預測所改良的景點推薦系統

為了解決氣象廳的人們的問題，作者陳孟寬 這樣論述：

由於科技的高速發展與自助旅遊的盛行，網路上各種旅遊資訊也越來越豐富，透過日漸普及的行動網路也能在旅途中找尋到景點的資訊。但是，過於龐大的網路資料使得人們無法快速的搜尋到需要的資訊，所以推薦系統便因此而生。如今，我們已經擁有了許多方便的網站來查詢景點，但在現在的推薦系統當中，當我們面對像是賞櫻或賞楓這種時間多變的狀況時，一般的推薦系統並無法滿足我們的需求，需要倚靠人力自行推估與篩選合適的景點，還要花時間一個一個的調查，對寶貴的旅遊時間實在是浪費。因此本論文的主要研究目標在於如何讓使用者快速的找到合適的賞櫻景點，並為了因應人口高齡化與退休旅遊的族群，加入了高齡者的選項，讓這套推薦系統是用於更多更

為豐富的人群。本篇論文加入了常見於規劃旅遊容易碰到的困難點與需要考慮的要點，首先我們蒐集了需要的現實中的景點資訊，並將他們配予了各種特性的特徵值，藉此讓使用者能夠獲取到合適的景點。再來就是我們的計算公式，透過大量的公式與權重調整來給予系統分數，就是為了達到客製化的效果，避免使用者繁複的操作，花費時間查詢太多無用的資料。另外，為了讓系統可以針對賞櫻的行程來做規劃，我們也加入了櫻花花期的計算。所以我們擁有了不少公式與權重的調整方式，藉此讓系統能更為精確的推薦出使用者期待的結果。