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國立臺南大學 綠色能源科技學系碩士班 郭振坤所指導 鄧筑敔的 硼氫化鈉產氫系統之燃料電池車系統研究分析 （2021），提出2009 altis z版關鍵因素是什麼，來自於質子膜燃料電池、硼氫化鈉、燃料電池車、Langmuir-Hinshelwood Model。

而第二篇論文國立臺北科技大學 工業工程與管理系 車振華所指導 姚俊嘉的 應用不同類神經網路進行銷售預測之績效比較-以T公司為例 （2019），提出因為有 銷售預測、倒傳遞類神經網路、遞歸神經網路、長短期記憶模型的重點而找出了 2009 altis z版的解答。

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硼氫化鈉產氫系統之燃料電池車系統研究分析

為了解決2009 altis z版的問題，作者鄧筑敔 這樣論述：

2021 年在英國格拉斯哥舉行的第26 屆聯合國氣候變遷大會（簡稱COP26），被認為是挽救人類可居住的地球最重要也可能是最後的氣候峰會，最後的意思是你再不做，你即將面對全球暖化所帶來的極寒、極熱、乾旱、暴雨等極端氣候。看著全球升溫走上了邁向毀滅的攝氏2℃道路，在這場會議召開之前，科學家們提出數據警告，到2030年之前碳排放必須減半，2050年要達到淨零碳排的目標。氫氣被譽為未來燃料，有助於人類對化石能源的依賴，和達到淨零碳排，所以被視為21 世紀的綠色黃金。氫能是零碳排，原因是只要氫氣和氧氣結合發電後，就只排出水。氫能將可以發揮作用，實現淨零碳排的世界。本研究探討了在不同溫度及溶液濃度下硼

氫化鈉水解產氫的速率，而我們將溶液濃度固定在10 wt.%、20 wt.%、30 wt.%、及40 wt.%，在不同溫度下進行模擬反應。之後採用了6 kW 質子交換膜燃料電池系統模組進行模擬，再應用於燃料電池車模組進行模擬顯示速度從0 km/hr到100 km/hr所需要的時間為5 秒。

應用不同類神經網路進行銷售預測之績效比較-以T公司為例

為了解決2009 altis z版的問題，作者姚俊嘉 這樣論述：

汽車產業為台灣重要的製造業之一，隨著經濟發展，汽車的發展有了更快速的進步，在汽車的總銷售數量中，也明顯的看到上升的趨勢。汽車產業之預測方法，多數針對總體市場進行預測，不同經濟變數為考量重點，方法從傳統的最小平方法、簡單線性迴歸、多元迴歸分析，到基本類神經網路、倒傳遞類神經網路，鮮少有針對市場中熱銷的車型進行不同方法的比較分析。因此本研究回顧國內汽車銷售預測的相關文獻，以2009年至2019年的國產Toyota Corolla Altis 的銷售數據資料為基礎，進行相關的研究探討。首先回顧文獻分析影響關鍵因素的經濟指標，接著應用倒傳遞類神經網路、遞歸神經網路、長短期記憶模型進行預測建模。在類神

經網路中，分別採用不同的活化函數及參數設定進行預測建模，其結果與實際值採用平均絕對誤差做為預測結果之準確性評估，找出最佳的需求預測模式。

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