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國立宜蘭大學 生物技術與動物科學系動物科學碩士班 林榮信所指導 曾賢修的 上市體重對肉豬屠體商業分切獲利之影響 （2021），提出n van台灣售價關鍵因素是什麼，來自於肉豬、屠體評級、上市體重。

而第二篇論文國立雲林科技大學 工業工程與管理系 邱靜娥所指導 蔡依玲的 運用ARIMA模型與LSTM模型預測廢鋼和鎳的價格-以某電爐廠為例 （2021），提出因為有 不鏽鋼產品、統計時間序列、灰關聯分析、長短期記憶的重點而找出了 n van台灣售價的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了n van台灣售價，大家也想知道這些：

上市體重對肉豬屠體商業分切獲利之影響

為了解決n van台灣售價的問題，作者曾賢修 這樣論述：

依照2020台灣養豬統計手冊所述，台灣豬肉消費量每人每年為36.84 kg，為國內第二大消費肉量，且肉豬上市體重也逐年升高，統計至2020年為止，台灣上市肉豬拍賣活體重達到124.97 kg。隨著活體重的增加，其部位肉的組成亦會發生改變，而造成肉豬經分切銷售後之獲利產生變化。本試驗目的為探討不同活體重所屠宰的豬隻，其部位肉佔屠體組成的比例，並將部位肉組成重量代入零售價格加總後扣除購豬成本後計算其獲利情形。本試驗共採用499頭市場拍賣肉豬，肉豬經屠宰後收集其屠體性狀數據，並收集國內北部及南部部位肉零售價格進行分析探討。本試驗依照活體重分為五組，第一組為小於100 kg，第二組為100-110

kg，第三組為110-120 kg、第四組為120-130 kg，第五組為大於130 kg，分組後計算其屠體性狀、部位肉組成差異及部位肉重量代入零售價格時的獲利差異。結果顯示在屠體性狀方面，屠體重、屠宰率、屠體長及背脂厚度會隨著活體重增加而顯著上升(p

運用ARIMA模型與LSTM模型預測廢鋼和鎳的價格-以某電爐廠為例

為了解決n van台灣售價的問題，作者蔡依玲 這樣論述：

鋼鐵廠生產鋼鐵產品的製程複雜且費時，當鋼品產出後，原料成本與市場行情已有所差距，若能精準掌控原料價格的趨勢變化，對其產品的訂價、銷售策略等都是很大的幫助。對公司來說，成本的管控與利潤的制定是一個很重要的課題，關係著企業經營成敗的重要關鍵，因此希望藉由本研究建立主要原料價格預測模型，並運用該預測模型在原料的採購與產品的銷售及定價策略時作為重要參考依據。 本研究針對不鏽鋼產品其主要原料廢鋼及鎳進行分析，分別以ARIMA模型以及灰關聯分析結合LSTM模型來預測廢鋼和鎳的價格。灰關聯分析結合LSTM模型先利用灰關聯分析篩選出影響主要原料價格的關鍵因素(美元匯率、黃金價格、美元指數、原油價格、天

然氣價格、LME鎳庫存量)，然後將關鍵因素做為深度學習模型(LSTM)的輸入來建立廢鋼及鎳價格預測模型，以MSE及R2來衡量ARIMA模型與灰關聯分析結合LSTM模型的績效，結果以LSTM模型，其預測績效略優於ARIMA預測模型，本研究結果可以運用在鋼鐵業其廢鋼及鎳採購上的參考工具。

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