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以粒子群演算法自動調校最小二乘支援向量機分類之參數

為了解決建築物工程技術服務建造費用百分比上限參考的問題，作者劉羽書 這樣論述：

由於現代資訊科技的工具與技術發展相當普及，較具規模之工程顧問公司均已建構工程專案結案資料庫。這些寶貴的資料除作為記錄外更可以加值應用於公司未來的經營管理。本研究嘗試以資料探勘技術（Data Mining）協助工程顧問公司利用歷史資料建構專案盈虧預測模式。在資料探勘的分析過程中，本研究選擇以最小二乘支援向量機方法（Least Squares Support Vector Machines）為基礎，不過支援向量機的參數調整一直是許多文獻探討的問題，以試誤法來挑選參數相當耗時，因此本研究輔以粒子群演算法（Particle Swarm Optimization）來最佳化支援向量機的參數。本研究使用某

工程顧問公司的資料，將該工程顧問公司在過去十二年的已結案之監造案件資料先進行整理。並藉由逐步迴歸方法（Stepwise Regression）以及與該公司成員討論之結果，選擇要放入資料探勘模式中之屬性。本研究建立粒子群演算法調校最小二乘支援向量機之參數的模式，並將其應用於工程顧問公司的實際案例中。建構二分類模型也建構多分類模型，亦即預測專案的盈虧分類以及專案盈虧分類之等級。最後並與對照組網格搜索（Grid Search）最小二乘支援向量機參數之模式與類神經網路（Artificial Neural Network）進行比較，粒子群演算法在準確率以及Kappa統計量都優於其他兩個對照組，獲得不錯的

效果。

建構公共工程專案管理人員證照制度-以提昇公共工程執行成效之研究

為了解決建築物工程技術服務建造費用百分比上限參考的問題，作者游富順 這樣論述：

國內工程專案漸趨複雜煩瑣，於現行相關專案管理法規僅侷限代辦機關與委託民間技服廠商辦理相關業務，未對執行「人」之素養與學能有所認證，況且目前國內從事專案管理業務之人才明顯不足情況下，又於政府推動組織再造，在政府人力精簡政策下，亟需專業人才的培植與訓練，復有我國於2002年加入世界貿易組織（WTO），成為其第144個會員國，在國際工程專案管理人才與營建競爭力的趨動下，必需有完備的公共工程專案管理人力，鑑此，建構公共工程專案管理人員證照制度為一值得探討之議題。 為提昇國內公共工程執行成效，本研究經由文獻回顧、情境假設、議題探索、專家調查等資料，研究建構公共工程專案管理人員證照制度之必要性與基

本架構，並彙整回饋可行之建議，以提供建構證照制度之參考。研究成果如下：一、提供公共工程專案管理人員核心能力之建議。二、提供公共工程專案管理人員基本素養與實習之架構。三、初步建構公共工程專案管理人員設置標準。四、提供公共工程專案管理人員執業定位之建議。