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大葉大學 管理學院碩士在職專班 劉文祺所指導 郭樹森的 原油價格與太陽能上市櫃公司股價之領先與落後關係研究 （2021），提出太陽光電能源科技股份有限公司股價關鍵因素是什麼，來自於美國石油ETF價格、太陽能公司股價、向量自我迴歸模型。

而第二篇論文國立成功大學 系統及船舶機電工程學系 趙儒民所指導 秦澤華的 使用長短期記憶人工智慧方法預估分散式太陽能系統發電之研究 （2019），提出因為有 分散式太陽能發電、光伏、人工智慧、長短期記憶、時序預測的重點而找出了 太陽光電能源科技股份有限公司股價的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了太陽光電能源科技股份有限公司股價，大家也想知道這些：

原油價格與太陽能上市櫃公司股價之領先與落後關係研究

為了解決太陽光電能源科技股份有限公司股價的問題，作者郭樹森 這樣論述：

本研究聚焦探討美國石油ETF價格及美台五檔（第一太陽能、加拿大阿特斯、碩禾、中美晶及安集）太陽能個股股價之領先與落後關係，以作為投資之參考。研究期間為2020年5月1日至2022年2月25日共96週，使用週資料，其中2020年5月1日為COVID-19疫情爆發後美國石油ETF (USO) 價格的起漲點。歷經嚴厲謹慎之實際驗證過程，終獲得以下之結論：第一太陽能、加拿大阿特斯及碩禾等股價領先美國石油ETF價格一週反向變動，也就是前述三檔個股股價上漲時，隔一週美國石油ETF價格將會下跌，反之，前述三檔個股股價下跌時，隔一週美國石油ETF價格將會上漲。最後，中美晶及安集股價與美國石油ETF價格皆無領

先落後關係。

使用長短期記憶人工智慧方法預估分散式太陽能系統發電之研究

為了解決太陽光電能源科技股份有限公司股價的問題，作者秦澤華 這樣論述：

為了有效利用太陽能發電與確保電力品質，本研究利用Python程式語言，採用日照度、溫度等氣象數據，搭配分散式太陽能發電系統發電成果，配合機器學習中由遞歸神經網路（RNN）衍伸而來的長短期記憶（LSTM）演算法，進行太陽能發電預測模型的訓練與測試。LSTM透過三個控制記憶的機制，分別為Input、Output與Forget Gate，使機器學習透過太陽能發電紀錄與氣候資料自主學習三個閥門的開關，由此決定長短期記憶的權重並判斷哪些資料是雜訊，特別適合具時序關係之物理量估測。相關演算法特性與邏輯、數據的取得與預處理方式與太陽能發電預測模型的訓練與測試結果將會加以說明，並比較透過不同的參數設定或方法

分析其所造成的影響，例如：LSTM方法、RNN方法、輸入與輸出的時間步長、一次性多步預測與漸進式預測…等，最後提供1到10分鐘的短期預估成果並加以討論，最後探討訓練決策方法與實際應用的可行性。

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