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以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決植物燈mobile01的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。

建構物聯網倉儲溫溼度監測系統

為了解決植物燈mobile01的問題，作者楊凱程 這樣論述：

倉儲作為現在物流和供應鏈系统的重要節點，已成为物流管理的核心部分和關鍵環節，隨著產業轉型升級以及物聯網的蓬勃發展，人們對物品的數量和種類的需求都在不斷增加，這樣對倉儲系統的要求也日益提高，特别是倉儲內溫度、溼度等環境參數對存儲物品的質量和壽命有著重要影響，對倉儲環境參數進行即時監控，不僅可以保證存儲物品的質量，延長產品的存儲壽命，還能够增强倉儲系统的安全系數，當出現安全隱患的時候能夠即時預警，然而傳統倉儲環境監測系統存在佈線複雜，可靠性低，管理維護成本高等問題，因而將新的科學技術引入倉儲系統中構建訊息、網路化、智能化的倉儲環境監測系統具有重要意義。本研究主要是以物聯網的概念打造一個具備遠端智

慧監測倉儲溫度與濕度的系統，透過 Arduino IDE 開發環境，並藉由溫濕度感測器 DHT11 感測周遭溫度與濕度，再利用無線 Wi-Fi 模組連結 ESP32-CAM 模組將資料上傳至資料庫，最後以 LINE 所提供的 API 結合來呈現溫度與濕度數據，目的為打造一個方便觀測倉儲溫度與濕度的系統，以最簡易的方式實現溫濕度的控制要求。