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成語認知解析及成語認知模型 建構─兼論對外華語教學提案

為了解決高雄桂林天氣的問題，作者黃郁婷 這樣論述：

本研究針對成語進行多層次的語言結構分析，第一章說明研究目的、研究對象及展開前人成語研究與認知理論的回顧與討論，說明建立成語認知概念模型的理論基礎。第二章透過成語的結構層次為成語進行偏重分類，說明成語的外顯形式、內在蘊含與延伸語用三個層次在成語中不同的認知角度及認知功能。第三章以心理空間與心理映射的認知方式，建立成語組合式認知模型，以此模型作為分析成語認知功能的主要架構。第四章以認知角度說明不同偏重的成語類型所展現的文化特色。第五章將成語認知解析與成語認知角度的語義功能為基礎建立詞彙系統循環的理念，提出對對外華語成語教學提出建議教材及教案設計。第六章為結論。

風景特定區餐廳來客數預測模式之建構

為了解決高雄桂林天氣的問題，作者夏銘謙 這樣論述：

風景區餐廳的經營須投入許多的人力、物力、資金，以及需要具備專業的管理能力。因此，若能精準的預測餐廳未來之來客數，且能掌握來客數變化，便能夠有效管理營運狀況，對於人力及物力等有限資源得到最妥當的分配，讓最小的成本實現最大的利益，達到提升營運績效的效果。本研究採用次級資料方法收集相關數據，選用氣溫、降雨量、活動次數、國定假日及星期假日這五個自變數從 2017 年到 2020 年 8 月為止之四家風景區餐廳原始數據資料進行分析。以時間序列方法建構預測模型，經由系統化辨識、估計、診斷與修正檢定等過程來進行 ARIMA 模型之建構。研究結果顯示不同地區建構出的不同 ARIMA 預測序列模型均存在顯著性

，以淡水、八里和碧潭區為例，並建立最配適來客數預測模型分析。八里區 A 餐廳 ARIMA(0,0,0) (1,1,0);淡水區 B 餐廳ARIMA(0,1,3) (0,0,0)；淡水區C餐廳ARIMA (0,1,0) (0,0,0)與碧潭區D餐廳ARIMA(1,0,0)(0,0,0)。因而可以藉由該模型預先大致瞭解未來的變化趨勢。然後期望達到較高地預測精確度，能夠借此模式給與餐飲業者作某種程度上的參考作用。