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國立高雄科技大學 運籌管理系 蕭俊彥所指導 林怡嫺的 銷售需求量預測分析模型之運用 （2021），提出aal股價關鍵因素是什麼，來自於自我相關、偏自我相關、自我迴歸移動平均整合模型(ARIMA)、平均絕對百分比誤差(MAPE)。

而第二篇論文元智大學 工業工程與管理學系 張百棧所指導 洪國智的 建構加權演化式模糊類神經網路於PCB生產預測之研究 （2004），提出因為有 生產預測、加權演化式模糊類神經網路、灰關聯分析、溫氏指數平滑法、印刷電路板的重點而找出了 aal股價的解答。

最後網站CL21L132JBCF - Datasheet - 电子工程世界則補充：禁售消息一出，美国几大供应商股价暴跌。 ... 在最近的FPGA国际研讨会(ISFPGA)上，英特尔加速器架构实验室(AAL)的ErikoNurvitadhi博士，发表题为《Can ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了aal股價，大家也想知道這些：

銷售需求量預測分析模型之運用

為了解決aal股價的問題，作者林怡嫺 這樣論述：

石油運載配銷產業中，如何有效提前依客貨需求存油及運輸來降低近年來浮動油價產生的價差及運輸安排得以降低公司營運成本而提升獲利。因此，本研究以南部油品運輸配銷公司為個案，對該公司在瀝青類客群從2019~2021 年每月的需求量並使用SPSS 統計應用系統軟體以時間序列分析之自迴歸移動平均整合模型來統整客群數年度資料彙以建立客群油品需求量模型，並使用平穩R 平方、正規化BIC 資訊準則及平均絕對百分比誤差(MAPE)來衡量，判別預測模型擬合優度及準確度，並進行預測未來油品需求量。在模型檢測評估最後以ARIMA(3,1,2)模式來針對未來每月在瀝青類客群的需求量做備存量參考，以期有效的降低因油

價差異並掌握客戶需求量做最適安排運輸配送。

建構加權演化式模糊類神經網路於PCB生產預測之研究

為了解決aal股價的問題，作者洪國智 這樣論述：

印刷電路板產業為我國每年帶來可觀的經濟貢獻，業者不斷的擴充產能，卻比不上需求的快速變化，造成供給與需求的失衡，普遍存在庫存堆積與部份停工待料的問題。因此，透過一套準確的生產預測模型，可以提供未來的需求趨勢，進而達到後續的物料準備與生產排程等工作，可減少庫存成本與停工的損失。本研究方法共分成四大部份，首先收集總體經濟指標、下游產品需求指標與工業生產指標等共15項因子，利用灰關聯分析篩選出對於PCB需求預測影響性較高的關鍵因子組合；第二部份加入時間序列因子，採用溫氏指數平滑法來考量預測資料的趨勢性與季節性因子的影響性；第三部份以演化式模糊類神經網路為基礎，考量不同的因子權重與採用歐基理德得距離計

算模糊規則相似度，以進行模糊規則的分群與規則萃取的訓練階段，並進行加權演化式模糊類神經網路的回想過程；最後，藉由平均絕對百分比誤差(MAPE)、平均絕對偏差(MAD)、誤差均方根差(RMSE)與總成本差(TCD)四項衡量指標，與演化式模糊類神經網路、傳統倒傳遞網路、迴歸分析與基因神經網路進行評比。經實證結果可發現，加權演化式模糊類神經網路皆較其它預測模型效果佳，故本研究所提出之預測模型可作為業者進行需求預測之最佳參考依據。

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