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力麗哲園旅館服務品質對顧客滿意度與顧客忠誠度之研究-星級評鑑為調節變數

為了解決next insurance wiki的問題，作者黃思晴 這樣論述：

本研究旨在探討日月潭力麗哲園飯店其服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之理論作為基礎，將星級評鑑作為調節變數，檢視台灣觀光旅館參與星級評鑑之後，以兩間同體系飯店作為比較，探討星級旅館與非星級旅館相比，探討是否會使服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度有其影響因素，並提出印證研究。研究目的為：一、瞭解日月潭力麗哲園飯店之顧客住宿目的、預定方式與飯店消費方式。二、分析日月潭力麗哲園飯店之顧客對服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之現狀。三、檢驗星級旅館與非星級旅館的服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度之差異。四、探討星級評鑑是否為調整變數可影響服務品質、顧客滿意度與顧客忠誠度。採取發放問卷調查，係以日月潭力麗哲園

飯店，須曾有入住過經驗符合抽樣之受訪顧客，並採取便利抽樣法，正式問卷共各發出440份，回收有效問卷409份，回收率為92.9%。結論與研究假設多半符合：1)服務品質對顧客滿意度具有正面影響；2)顧客滿意度對顧客忠誠度具有正面影響；3)服務品質對顧客忠誠度具有正面影響；4)顧客滿意度為服務品質與顧客忠誠度之中介變項。5)顧客對知道是否星級旅館具有顧客忠誠度顯著影響，但星級評鑑仍不具有調整變數。建議：1)多數顧客皆對旅館具有完善設備評分低下，業者應作為首當規劃與調整；2) 建立旅館優勢與特色，持續維持顧客滿意度；3)旅館其售價呈現須多方考量與評估，維持適當的售價空間，維持顧客忠誠度；4)旅館針對消

費客層提升服務品質。

以比例積分微分控制為架構並整合仿生最佳化和機械學習之適應性巡航控制

為了解決next insurance wiki的問題，作者白家納 這樣論述：

每年都有數百萬人在車禍中受傷。 其中，約94%的車禍是由於駕駛分心造成的。 為了解决這個問題，利用調整行車速度來保持與前方車輛安全距離的自適應巡航控制（ACC）可用來改善駕駛輔助系統（DAS），進而增進行車安全性和乘坐舒適性。 最近關於改善ACC的各種研究也陸續被提出。由於PID控制的結構簡單、易於實現而已被應用於ACC中。然而，現有的PID控制存在著難以最佳化具有不確定性的時變問題。為了解决上述問題，首先，本研究透過MATLAB/Simulink和先進車輛模擬器（ADVISOR）為基礎建立了具有PID-ACC控制的駕駛輔助系統（DAS）。 此外、採用灰狼最佳化演算法GWO（Grey Wol

f Optimization），一種具有極佳收斂速度和最佳化精度的新型群體智慧型最佳化演算法來搜尋出PID控制的最佳化增益。 進而利用具有逼近非線性函數學習能力的自適應類神經模糊推理系統（ANFIS）來映射出控制誤差和最優增益之間的關係，以實現PID-ACC的即時控制。由於此映射計算為一多輸入多輸出問題，因此最後整合了複數個ANFIS來開展出MANFIS以完成MANFIS-GWO-PID最佳化控制系統。 為了驗證MANFIS-GWO-PID的有效性，本研究將其與自調式PID以及例子群聚最佳化PSO-PID進行了比較，根據模擬結果顯示，本研究所提出的MANFIS-GWO-PID具有更佳的有效性。