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國立臺灣科技大學 營建工程系 楊亦東所指導 劉羽書的 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 （2013），提出非建築物工程技術服務建造費用百分比上限參關鍵因素是什麼，來自於資料探勘、最小二乘支援向量機、粒子群演算法、盈虧分類、工程顧問公司。
而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 荷世平所指導 周易陵的 機關委託專案管理技術服務費之研究－以鐵路地下化工程為例 （2006），提出因為有 專案管理、鐵路地下化、人月、建造百分比的重點而找出了 非建築物工程技術服務建造費用百分比上限參的解答。
除了非建築物工程技術服務建造費用百分比上限參，大家也想知道這些：
由法院判決看透政府採購契約：技術服務篇
為了解決非建築物工程技術服務建造費用百分比上限參 的問題，作者陳錦芳,陳高星,劉時宇,邱煌傑 這樣論述：
政府採購法主管機關行政院公共工程委員會所訂定的採購契約範本，因為施行多年，不論是在公共工程或是民間的建案，都被廣泛的使用。作者之前已經以實際爭議案例中法院判決的角度出發，針對工程採購契約範本進行整理解析，現在再就設計監造專案管理等技術服務廠商的公共工程技術服務契約範本加以剖析。本書配合工程會所出版的「政府採購法使用手冊」一起閱讀，是對於工程相關法律議題有興趣的讀者、或是在履約爭議十字路口的機構法人，絕對不可錯過的一本實務工具書！
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
為了解決非建築物工程技術服務建造費用百分比上限參 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。
機關委託專案管理技術服務費之研究－以鐵路地下化工程為例
為了解決非建築物工程技術服務建造費用百分比上限參 的問題，作者周易陵 這樣論述：
自民國88年「機關委託技術服務廠商評選及計費辦法」發布實施以來，當中規定了四種服務費用計算方式：(1)服務成本加公費法；(2)建造百分比法；(3)按月、按日或按時計酬法；(4)總包價法或單價分析法，但大部分之主辦機關不就工程性質、服務內容及工程複雜度與否，為容易編列預算，大多採用建造百分比法為計算基準，此舉已有失該辦法當初訂定四種計費方式的原意，再加上專案管理技術服務費率已近十年未做過任何的調整，隨著國內經濟環境的變化，各專案營建管理(PCM)廠商在此種環境之下，公司的營運已日趨窘困；且主辦機關對PCM廠商要求的服務品質及內容卻是不斷的增加，故為符合公平原則，確保工程品質，並保障廠商之權利，
現行規定中之工程專案管理技術服務之建造百分比費率有其調整之必要性及急迫性。本研究以鐵路地下化工程為探討對象，該類工程為土木工程中最困難工程之一，因為它有著必須在現有鐵路營運狀況下進行相關工程之特性，但技術服務費率卻是與一般土木工程相當，對PCM廠商而言，實屬不合理，故本研究根據以往之研究提出建議之專案管理人月計算式，加入工程種類校正係數之修正因子，並以國內的鐵路地下化工程為案例進行實際計算，及以歷年之服務費率調整研究案加以驗證該式之合理性，結果顯示該計算式對於鐵路地下化工程而言，當其工程種類校正係數為1.79時，所計算出之結果與歷年之研究案所建議之調整費率值接近，故屬一合理之計算式，但卻高於目
前技服辦法規定之費率，足見現行費率有往上修正之空間。