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國立彰化師範大學 車輛科技研究所 曾文功所指導 郭天賢的 基於複迴歸分析與類神經網路之汽車CV值評估 （2011），提出bmw 520d%E5%83%B9%E6關鍵因素是什麼，來自於CP值、CV值、迴歸分析、徑向基類神經網路、評估系統、雷達圖。
基於複迴歸分析與類神經網路之汽車CV值評估
為了解決bmw 520d%E5%83%B9%E6 的問題，作者郭天賢 這樣論述：
大部分消費者在購車時會選擇性價比較高的車子，性價比高代表能用較少的錢買到較好的性能，當消費者追求高CP值的同時往往買到不適合自己的產品，而CV值不僅可以帶來性能方面的感受，還可以加入更多指標來反映出產品是否適合自己，目前CV值大多用在電腦、消費性電子產品和奢侈品方面，而車輛方面目前還沒有人使用CV值作為指標。一般而言影響CV值指標的因素有很多，因此本研究先使用回歸分析，找出顯著影響的變數再將顯著影響的變數輸入徑向基類神經網路做進一步的分析。研究結果顯示，本研究之評估系統在推估車輛規格和CV值指標間之關係有很高的準確率且快速，最後並畫出CV值雷達圖方便使用者將所設定的目標和實際的差距縮到最小，
幫助消費者買到最合適的車，也可做為未來原廠設計產品時之參考依據。