高雄科技大學企業管理系

標題	112002-應用深度學習預測台灣進出口貿易之研究
姓名	林榮成 蔣昀軒 張元齊 蔡欣妤
指導教授	李政峯 老師
畢業日期	2024/06
附件檔案	檔案下載
摘要	本專題將以傳統經濟結構模型、時間序列方法、 深度學習 LSTM 模型 3 項研究方法，預測台灣在 後疫情時代的貿易量 進出口值 。過往針對台灣貿 易量之研究多以傳統經濟結構模型或者時間序列 模型為主，而近年來人工智慧蔚為風潮，許多新型 的演算法如雨後春筍般相繼被提出 例如， chatGPT 聊天機器人 ))，但鮮少有人利用深度學習技巧來預 測台灣貿易量，故本專題將補足此一缺口。希望透 過本專題研究，以實際資料驗證三種預測模型的預 測能力，並將研究焦點放在深度學習的預測上，以 明瞭人工智慧的發展是否可以改變經濟領域的傳 統作法。而經過本專題實證後發現使用深度學習模 型預測進出口值的確能幫助我們得到更精準的進 出口值，故未來在進行預測類型之研究時，深度學 習模型是一 項值得引用的研究方法。