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國立中正大學 會計與資訊科技碩士在職專班 許育峯所指導 洪郁翔的 一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型 （2021），提出2012 new march價格關鍵因素是什麼，來自於自動選股模型、投資策略、分群演算法、特徵選取、樣本選取。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 郭政謙所指導 Teketay Mulu Beza的 離網型微電網之再生能源系統容量規劃與技術經濟分析 （2021），提出因為有 混合可再生能源、迷你電網、農村電氣化、最佳尺寸、技術經濟分析、網格擴展、能源成本、敏感性分析的重點而找出了 2012 new march價格的解答。

最後網站日產March - 维基百科，自由的百科全书則補充：日產March（日语：日産・マーチ）是由日本日產汽車自1982年起生產銷售的小型掀背車。臺灣裕隆汽車正式翻譯為進行曲，臺灣消費者習慣以「馬曲」、「罵取」以及「麻糬」 ...

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一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決2012 new march價格的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。

離網型微電網之再生能源系統容量規劃與技術經濟分析

為了解決2012 new march價格的問題，作者Teketay Mulu Beza 這樣論述：

對於埃塞俄比亞等撒哈拉以南非洲的發展中國家政府來說，實現普遍電力接入一直是一個具有挑戰性的目標。將國家電網延伸至地處偏遠、分散的島嶼人口需要巨大的投資。同樣，由於燃料價格以及污染物排放氣體，獨立的柴油發電機需要巨大的運營成本。另一方面，提供 1 級和 2 級電力的小型太陽能家庭系統無法提供生產用途所需的能源。因此，需要一個中間解決方案來填補離網社區的能源貧困。如今，根據特定場地的環境條件，離網社區已考慮使用以太陽能和風能為主的混合可再生能源系統。與此同時，最近光伏電池板和風力渦輪機成本的急劇下降為利用混合可再生能源系統滿足不同國家的電力需求提供了機會。本研究旨在通過使用能源混合優化模型 (H

OMER Pro) 軟件執行模擬、優化和敏感性分析，研究微型電網混合可再生能源系統為埃塞俄比亞 Kibran Gabriel 島供電的技術經濟可行性。將微型電網系統與獨立的柴油發電和電網擴展系統進行了比較。比較結果證實，微電網系統優於單機柴油發電機組和併網系統。此外，與指定站點的光伏/風/電池、光伏/風/柴油/電池和光伏/電池系統等其他微型電網系統相比，光伏/柴油/電池混合系統是成本最低的系統。根據分析，最佳成本效益的微型電網系統是一種包括潮流 (LF) 策略的系統，其中包含 25 kW PV、10 kW 柴油發電機、40 kWh 電池和 5kW 雙向變流器。最優的光伏/柴油/電池系統，平均能

源成本 (COE) 為 0.175 美元/千瓦時，淨現成本 (NPC) 為 119,139 美元，可再生摩擦 (RF) 為 86.4%，減少污染物排放 33,101.69 千克/與獨立的柴油動力系統相比。在敏感性分析中考慮了對總水平輻照度 (GHI)、柴油價格和負載消耗變化的最佳微型電網敏感性。結果證實，在 GHI、柴油價格和負載消耗等不確定參數的變化下，系統將運行良好。

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