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【連續第10年銷售冠軍】2022全新改版：鐵路工程與養護作業大意

為了解決趨勢分析統計的問題，作者昊峪 這樣論述：

　　★鐵路系列連續第10年銷售冠軍全新改版！全新重點＋法令修訂＋重大時事＋最新試題→四大修訂要點助您與最新考情同步，10年來一直都是鐵特考生們備考路上最堅實的夥伴！★ 　　感謝PTT上榜考生誠摯推薦：不得不說，宏典真的是有志考鐵路的好朋友，不知道該買哪個版本的考友，不妨可以考慮一下宏典的～ 　　按部就班紮實改版、題題解析、不妄想速成。這就是宏典《鐵路特考》系列連續第10年蟬連銷售冠軍，連續7年使用者考取98分口碑推薦，協助大量考生不補習自學上榜的關鍵！ 　　★養護佐級第22名上榜考生親自推薦！★ 　　「去年考試的時候，這科我總共買了三本書讀（指有題目的書），其中最推薦宏典的→這本書

不但試題夠多，足夠練習，書後也都有附本科會考的相關法規。不過準備這科，我的建議是，先背法規再開始寫題目，否則直接寫題目，保證你絕對看不懂，這科屬於背多分型的考試。」 　　專業科目鐵路工程大意、養護作業大意，有買新世紀鐵路工程學，也沒看完，大約看 了3分之2吧，結果這次也沒考出來多少，不過主要是有背宏典那本吧.....。 　　本科為公務人員特種考試交通事業鐵路人員考試試題（佐級）「養路工程」之專業科目「鐵路工程大意」、「鐵路養護作業大意」合併出版；前者主要重點在於軌道養護管理，後者主要重點在於軌道養護規則與相關法規，因此合併出版以便於融匯貫通、旁徵博引。 　　透過本書編排策略，嚴選名師精心

編纂，讓您在考場中完全制霸，可協助考生完成攻榜夢想： 　　1. 由淺入深閱讀，避免過多文字停滯思慮與觀念，「筆記式整理」掌握重點。 　　2. 累積教科書與考試用書之題型與出題方向：「鐵路工程大意」、「鐵路養護作業大意」雖分為二科，然而民國97年鐵路工程大意考題已摻雜養護作業與相關法規，民國99年鐵路工程養護作業大意考題又以鐵路工程大意之鐵路修建養護規則、軌道管理與養護為主，民國102年軌道電路重複出現於二科，民國107～110年重複出題竟高達52%，因此民國97～110年「鐵路工程大意」、「鐵路養護作業大意」皆彼此重複或極類題出現，強烈建議二科應同時準備，且近年考題亦不可輕忽。相關法規與實

務方面主要二大重點除集中在軌道管理與養護、鐵路修建養護規則、1067公厘軌距軌道橋隧檢查養護規範、1067公厘軌距鐵路長焊鋼軌舖設及養護規範、鐵路專用側線修建及使用規則、鐵路法、鐵路行車規則、鐵路路線測量規則等，約占21～23%，此外，本書特別補充之臨近電化鐵路設施防護辦法、鐵路立體交叉及平交道防護設施設置標準與費用分擔規則、鐵路修建養護規則（最新修正時間：民國106年07月26日修正發布第21條條文）、鐵路沿線施工安全作業標準（舊稱：鐵路沿線施工安全須知，最新修正時間：民國108年10月01日）等，另時事與施工實際諸如：臺灣鐵路的創建與演進、路線有效長度、軌道不整、豎曲線與介曲線、超高度、軌

道電路、軌距加寬、鐵路規劃興建或拓寬之土地徵收等，亦重覆出現且成為最新考題，因此建議交通事業鐵路人員考試佐級鐵路工程大意與養護作業大意應加強法規合併準備。此外，臺灣鐵路管理局軌道標誌設置規則雖於民國90年已廢除，民國105～109年鐵路養護作業大意亦出了「警衝標」、「標度標」，因此針對路線之道岔、坡度改線等實務題型亦不可輕忽。 　　3. 本書共分四大部份：最新重點加強版、鐵路工程大意、鐵路養護作業大意、模擬試題與97~110年歷屆考題收集及設計演練，融會貫通、去蕪存菁的系統歸納重點，以利於考生臨陣磨槍。 　　4. 本書的編寫邏輯係為了考生便於閱讀、快記，讓莘莘學子能在短時間準備此科，因此首

先於命題趨勢分析統計民國97～110近年出題比重，掌握其題庫變化，並於每章設計名師灌頂（如何準備本章重點）、本章架構（組織圖說明分項重點）、系統歸納（圖表化配合觀念速記、快速記憶口訣、名詞充電、搶分公式等呈現扼要重點）、小試武功（現學現賣的測驗題）、榜首練功房（精要重點），最後加入嚴選試題演練（基礎題型重在觀念，進階題型模擬測驗考題），經過一連串實戰練習，迅速提升實力。考前尤須內容詳閱再三，民國107～110年考題，鐵路工程大意、鐵路養護作業大意皆著重於軌道之管理與養護、鐵路修建養護規則及其它相關法規或實務題型等約占67~73%，兩科考題落點亦符合近年統計趨勢。本書除針對最夯議題開闢實力精進篇

之外，亦針對今年的考試開闢最新重點加強版，對於考古題法規修訂異動處需特別留意。準備考試時，除考前閱讀再三，更須勤作練習，把不懂的地方確實弄清楚，亦須注意一些時事的議題。「皇天不負苦心人」辛苦的代價總是甜美的，期望各位讀者都能榮登金榜！ 　　有鑒於近年度本科命題內容與涵蓋範圍有逐年變化加大之趨勢，本書特別針對今年的考試開闢「最新重點加強版」，對應最新考題命題趨勢，尤其是最新趨勢觀念整合，如「運轉曲線、行車制度與保安裝置」、「路線等級、路線測量與路線曲線、阻力」、「鐵路軌道組成、養護與相關施工注意事項 」、「曲線超高建築界限加寬、車站與平交道、號誌」、「軌道電路、供電系統與電車線相關安全規定」、

「建築界線與建築界線加寬」等，並收錄交通部鐵道局「鐵路沿線施工安全作業標準」、鐵路行車規則最新修正、鐵路修建養護規則重點資訊。因此，準備考試除考前閱讀再三，更須特別留意加強版內容，再輔以勤作練習把不懂的地方確實弄清楚，相信「皇天不負苦心人」辛苦的代價總是甜美的，期望各位讀者都能榮登金榜！

趨勢分析統計進入發燒排行的影片

利用類神經網路模型進行彰濱海域的短期離岸風速預測

為了解決趨勢分析統計的問題，作者孫億昇 這樣論述：

2016年，台灣政府發佈了一個新能源政策，為求期望台灣能在2025年成為一個非核家園。台灣西半部因地勢的關係在秋冬季有著強而穩定的東北季風，因此離岸風力在替補核電廠停運之後的能源缺口上，成為了萬眾矚目的焦點。風力發電最大的問題在於風的不穩定性。一個好的短期預測有利於風機的控制並產生更大的效能，也能減少此不穩定性對電網產生的傷害。本研究將針對台電氣象觀測塔2017至2019年的風速風向觀測資料進行基本的分析，並藉由分析結果了解預測模型的有效性。本次研究中，主要以類神經網路模型的方式進行短時多步的風速預測，並藉由改變模型參數的方式優化模型。 數據分析的部分分為：趨勢分析，統計分析以及頻譜分析三

個部分。趨勢分析以時序圖以及風瑰圖帶出三年風速風向的趨勢。統計分析的部分則在於以月份以及季節的統計值探討每年的異同。最後再以小波轉換得出的頻譜了解各個短尺度時間段的不同情況風場的特徵。在模型建立好之後，除了會進行一般的模型評估之外，也會藉由先前的分析結果作進一步的理解預測產生巨大誤差的原因。並給予建議。本次所使用的類神經預測模型為目前較為廣泛使用的LSTM模型。基於對模型演算法的認識有限，本次參數的矯正方向則傾向於非模型架構的部分。力求從實際氣候資料上得到較高的準確值。 最後，本次研究在最後發現，每年春、秋、及冬季的風況大同小異。而夏季則容易受到不定期的西南季風以及颱風的侵襲影響。秋冬的風速

平均較高 (~12m/s)，風向也很穩定（~18°）；春夏的風速平均較低 (~7m/s)且風向的位置較不特定。小波轉換得出的結果發現風況大致可以用東北風，西南風以及區域風去理解。利用類神經網路所建構出來的多步預測模型的準確率(相關係數 R^2)有達到 0.991，0.981，和 0.970。研究中的參數矯正雖在最後無顯著地提升模型的準確率，但卻可以提高我們對於預測模型的認知。