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世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 高瑞鴻所指導 管文浩的 臺北農產運銷平台青蔥價格預測模型之研究 (2021),提出台北果菜市場休市關鍵因素是什麼,來自於價格預測、類神經網路、貝氏網路、支援向量機。

而第二篇論文國立臺灣大學 統計碩士學位學程 胡明哲所指導 何伯峻的 農產價格之系統動態模型及風險分析:以番石榴為例 (2020),提出因為有 系統動態、番石榴、農業保險、幾何布朗運動、淨現值的重點而找出了 台北果菜市場休市的解答。

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台北果菜市場休市進入發燒排行的影片

雙北疫情嚴峻,也擴散到外縣市,也造成民眾搶購物資與蔬菜,台北果菜市場今天休市,不過昨天蔬菜批發價格來到33.6元,比前一天上漲3成9,農糧署呼籲,國內供應都很平順,價格上漲是搶購導致,認為這幾天會平穩下來,另外漁業署也表示,目前的水產品足夠供應國人半年以上的需求。

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臺北農產運銷平台青蔥價格預測模型之研究

為了解決台北果菜市場休市的問題,作者管文浩 這樣論述:

蔬菜是人民生活中不可或缺的一部份,且蔬菜具易腐蝕不易儲存的特性,所以在供給量與需求量之間無法取得平衡,而青蔥品種繁多更是大到節慶小到路邊攤小吃都會需要的,但青蔥價格卻會因為許多因素如氣候、溼度等導致大幅度波動。因此本研究以青蔥作為研究對象,預測其未來價格,並蒐集北農運銷平台每日公佈的青蔥價格及宜蘭三星觀測站提供的每日氣象資料,以類神經網路、貝氏網路及支援向量機這三種研究模型分析各項變數與價格之間的關係,並將資料進行數據分析,探討此三種不同的研究模型所反映之結果,以此判定何種研究模型作為預測價格上具有較高的準確度。本研究以2018年1月1日到2019年12月31的價格、數量、氣壓、溫度、濕度、

風速、降雨量此七種做為影響青蔥價格變動的主要因素,皆運用柏拉圖80/20法則,80%的資料進行訓練,20%的資料進行測試,最終得到前日交易量對價格預測是最重要的,其中在預測價格上支援向量機的準確度是三者模型中最高的。

農產價格之系統動態模型及風險分析:以番石榴為例

為了解決台北果菜市場休市的問題,作者何伯峻 這樣論述:

氣候變遷與地球暖化是目前國際最關注的議題之一,劇烈變化的天氣導致農業生產的風險高升,如何持續農產品供給及穩定農產業經濟成為重要議題。在這篇文章中我們嘗試利用動態系統模型與幾何布朗運動模型模擬台灣主要果菜市場的番石榴品項交易價格及交易量,並以此估計番石榴的每單位面積產值,利用估計的每單位面積產值計算往後數年的淨現值,以收入保障型與天氣參數型保險評估相關的避險效果。研究發現農業保險可以有效的避免高額損失發生的風險,藉由淨現值方法發現採取保險手段後每單位面積番石榴產量有顯著的提升,然而動態模型推估的產值其值與分散度等不確定性仍存在討論與改進的空間。