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國立雲林科技大學 工業工程與管理系 陳奕中所指導 劉冠廷的 基於類神經網路與高速公路車流量之空氣品質分析-以台中大雅為例 （2019），提出西螺休息站etc關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、PM2.5預測、車流量、氣象、時間序列。

而第二篇論文正修科技大學 經營管理研究所 高子原所指導 朱碧蓮的 高速公路連鎖服務區遴選聯盟夥伴決策因素之研究-以南仁湖企業為例 （2015），提出因為有 高速公路服務區、策略聯盟、聯盟夥伴、南仁湖的重點而找出了 西螺休息站etc的解答。

最後網站交通部高速公路局2019年招標案件列表 - 台灣採購公報網則補充：國道1號中沙大橋耐洪與耐震能力提升改善工程暨西螺交流道穿越橋改建工程規劃設計及監造 ... 國道1號楊梅休息站新建工程委託監造暨專業技術顧問服務, NT$10,680,000.00.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了西螺休息站etc，大家也想知道這些：

基於類神經網路與高速公路車流量之空氣品質分析-以台中大雅為例

為了解決西螺休息站etc的問題，作者劉冠廷 這樣論述：

近年來隨著環保意識的抬頭，政府與許多民眾也開始關注每日PM2.5的變化，並隨之做出適當的防護。在這個狀況下，許多學者開始投入PM2.5預測的研究，嘗試使用各種分析手段或數學模型來建立高精準度的模型。以現況來說，過往的研究大多只考慮使用PM2.5數值本身，或者外加一些氣象觀測數據來進行預測。然而我們認為這樣的方式並不合理，因為一般來說PM2.5的來源包含外部污染與本地污染兩種，其中外部污染所造成PM2.5變化的確適合僅使用PM2.5數值本身與氣象觀測數據來進行預測。但在本地污染部分，像是工廠排放廢棄或是車流量等造成的PM2.5變化，基本上無法使用上述資料來進行預測，因為這類污染是人為不定時造成

的，與之前時間的PM2.5數值或氣象因子毫無關聯。為了克服這個問題，本論文提出使用本地污染來源中，較容易獲得的車流量資料，並結合一連串資料分析方法來預測未來PM2.5數值的想法。最終實驗結果驗證了本論文所提出想法的合理性。關鍵詞：類神經網路、PM2.5預測、車流量、氣象、時間序列

高速公路連鎖服務區遴選聯盟夥伴決策因素之研究-以南仁湖企業為例

為了解決西螺休息站etc的問題，作者朱碧蓮 這樣論述：

高速公路服務區主要目的為提供用路人(旅客)必要之休憩需求，並提供車輛適當之油料補給，2005年起改以「促進民間參與公共建設法」以營運移轉(Operate Transfer；OT)模式委託民間企業進駐經營，商業化及服務為導向讓服務區變得有聲有色。 本研究採個案深度訪談的質性資料分析方式進行，並以取得高速公路服務區過半數之南仁湖企業為研究對象，研究結果發現該企業在遴選聯盟夥伴的決策，外部條件在於產品、商品的定位及差異化、全國知名度、商場經營經驗、連鎖強度、食安機制、獨特性等；內部條件尚有空間規劃、動線、行銷活動計劃等因素做遴選聯盟夥伴之考量。 持續觀察消費者對該企業所營服務區之評

價、經營績效穩定成長及高速公路局每半年的評鑑顯示，本研究之個案公司遴選夥伴的決策因素是成功之案例。

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