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國立高雄科技大學 風險管理與保險系 林明俊、陳青浩所指導 閻欣怡的 連鎖速食業營業額探討之分析-以x公司為例 (2020),提出2020辦公日曆表關鍵因素是什麼,來自於連鎖速食業、營業額、訂單數。

而第二篇論文中原大學 電機工程研究所 洪穎怡所指導 鄭雍瀚的 應用卷積神經網路進行電力系統尖峰負載預測 (2019),提出因為有 短期負載預測、卷積神經網路、深度學習的重點而找出了 2020辦公日曆表的解答。

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2020連假行事曆

過年春節 7 天
1/23(四)-1/29(三) 2/15(六)補班
和平紀念日 3 天
2/28(五)-3/1(日)
清明節,3 天
4/3(五)-4/5(日)
端午節 4 天
6/25(四)-6/28(日) 6/20(六)補班
中秋節 4 天
10/1(四)-10/4(日) 9/26(六)補班
國慶日 3 天
10/9(五)-10/11(日)

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連鎖速食業營業額探討之分析-以x公司為例

為了解決2020辦公日曆表的問題,作者閻欣怡 這樣論述:

目前連鎖速食業發展快速龐大及多樣化,不斷地追求卓越並時時自我評核是必須而且重要的。隨著經濟結構與生活型態轉變,外食人口增加帶動餐飲消費需求擴增,近年速食餐飲業外送服務發展迅速,加上國人對飲食便利的重視,速食餐飲外送平台有大幅度成長趨勢,每家門市因地理位置、人口結構、交通便利、天氣等外在環境變化,業績會因風險狀況不同而有變動。本研究採用敘述性統計、變異數分析、迴歸分析、偏F檢定進行分析,探討及預測X連鎖速食業的業績及訂單數,以2016年至2019年ABC三家不同分店每月假日數、降雨量、人口數、工廠及公司行號數、溫度分析業績及訂單數。逐步迴歸分析顯示假日數顯著影響業績及訂單數,雨量顯著影響業績,

當假日數增加一天,業績會增加75666元、訂單數會增加70筆;當雨量增加1毫米,業績會增加190元。研究結果發現業績受到假日數及雨量影響,但雨量不影響訂單數,推測原因為下雨天外送訂單數多於外帶訂單數,而每筆外送訂單有最低金額限制,因此下雨天總訂單數雖無顯著受到雨量影響,但業績有顯著增加。

應用卷積神經網路進行電力系統尖峰負載預測

為了解決2020辦公日曆表的問題,作者鄭雍瀚 這樣論述:

近年來由於公民環保意識的抬頭以及政府的政策影響,再生能源的發展與建置已是趨勢。在政策上,再生能源的發電占比提高,使得維持電力的供需平衡受到挑戰,因此可供電力公司調度員參考的短期尖峰負載預測為重要的研究課題之一。本論文研究重點在於使用深度學習模型中的卷積神經網路建立負載預測模型,並且使用台電公司的每日尖峰負載資料,進行短期尖峰負載預測。本論文將臺灣的負載使用端區分成三大部分,分別為:北部地區、中部地區、南部地區,再加入三個地區的每日最高溫度、平均溫度、最低溫度,亦同時使用One-hot Coding編碼技術進行平日與非平日的區分。本論文應用卷積神經網路進行台電系統尖峰負載預測,並且依照性能指標

的結果,將模型進行參數調整用以得到最佳的結果。最後與多層感知機模型、循環神經網路模型、時間序列模型以相同輸入資料所得之結果進行比較。