緒論

第一章 緒論

第一節 研究動機

在這瞬息萬變、資訊流動快速並且凡事講求效益的年代中，面對如此快速的變遷之 下，該如何讓競爭優勢最佳化，彌補自身缺失，進而作出針對目前狀況最有效益之決策，

擬定最合適方案，避免即將可能發生之困境，以因應世界局勢快速的變遷，一直是世界 各國無論政府、民間所致力尋求的目標。若愈能事先掌握精確資訊，便愈能掌握狀況進 而做出最佳策略與計畫，也唯有如此才能獲得最大效益。然而，該如何才能未卜先知，

掌握未知的精確資訊，便與現今熱門之預測科學有莫大的關係。

預測能力是管理者在不確定的環境下所必需具備的能力。其實，遠在古早的年代，

預測科學就已經開始發展，自古至今，預測的方法有許許多多，直至近代所稱之為預測 模型的，更是種類繁多，不勝枚舉。近代，隨著科技進步，預測科學不但大幅度地提升，

伴隨著更多的預測方法被研發出來，在這眾多的預測方式之中，不乏各類有著良好預測 精度的預測模型；然而在這競爭激烈、分秒必爭的時代，擁有精度不錯的舊有預測模型，

卻常因為需要龐大資料量而逐漸跟不上時代腳步，因此該如何在短時間之內，以最少量 樣本建立出一個精確度良好的預測模型將是今後非常重要的研究重點。目前的預測種 類，除了在經濟層面讓各階層使用者能夠更精準的掌握市場趨勢，獲得最大利潤之外，

甚至，對於以往最不容易防範的天災，例如：地震、颱風，都可以做事先預測，預防勝 於治療，將可能發生之傷害減至最低。研究者們為了提升目前預測模型的精確度，做了 許多的努力和研究。因此，目前已有許多不同類型的預測模型應用在各個領域，例如：

股市預測、外匯預測、市場銷售預測，民眾痛苦指數預測等等，也都是現今社會所關心 的主題。

第二節 研究目的

颱風是發生於熱帶洋面上的氣旋，但並非是我們所獨有的天氣現象，也非所有的熱 帶洋面上均會發生此種天氣系統，當然各地的名稱不一，不過今日皆以熱帶氣旋稱之。

台灣是亞熱帶地區的一個海島，位於熱帶氣候的路徑要衝，幾乎每年都要受到颱風的災 害，除了國人生命的損失，政府和民間財產的損失更是嚴重。目前颱風之自然現象，以

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人力尚無法將之消除。而且在每年颱風盛行之月份，造成的傷害更是嚴重。

近年來雖然可依賴氣象衛星對颱風的定位，並且有較完整的觀測、記錄、預報及防 範措施，使得因颱風侵襲所引發之人員死亡與房舍毀壞的情形較過去有許多改善，但颱 風仍是造成台灣地區最主要的天然災害。颱風除了帶來強風和豐沛的雨水之外，也帶來 如焚風、鹽風、暴潮、山崩、土石流、病蟲等災害，甚至是災後常發生傳染病，故颱風 期間之預測、預警，更顯得格外重要。

但無論是何種預測或預測模型，即使已經過許多的修正動作，仍然無法完美地預測 各種不同趨勢變化的資料，這代表了每個預測模型都有其較為適合的資料型態；例如，

傳統統計計量分析的預測模型，對於資料變動性較大或者短期樣本不足的資料，其預測 精度便不如某些專門做短期預測模型的高，如：灰預測模型(李順益，2002)；統計計量 方面的預測模型，較適合用在樣本資料充足、數據穩定之長期預測(韓季霖，2001)；而 資料變動性較大的長期資料預測則較適合使用馬爾可夫鏈做預測分析(田自力，1996)。

當然，還有許多種類的預測模型以及資料型態。因此，有許多的學者著眼於各類模型以 及各種預測模型做區分辨別，以確定彼此的最佳的適性與型態。

預測模型發展至今，雖然有許多不同的種類，但其理論基礎大多是以統計和大量資 料趨勢為基礎所建構的模型，並未出現以少量資料便可建立模型，或者其他類別科學為 理論基礎所建立的預測模型；然而近年來，新興的灰色預測模型，利用微分方程並在所 需原始資料極少的條件下，以一階微分方程式之解會符合指數函數圖形的特性，建立一 條擬合曲線來做預測的預測模型。灰色預測模型起源於鄧聚龍於 1982 年提出的灰色理 論系統中的一部份，此預測模型跟其他預測模型比較起來，發展的時間較短，使得此預 測模型與其相關預測模型的模型特性以及模型對於各種資料型態的適性仍尚未清楚明 確，僅知其對於短期、資料少的資料預測較為準確(田自力，1996)。再者，以往需要收 集大量資料樣本才能預測長期規律的預測模型較不符合經濟效益，反而是僅需要小樣本 即可得到預測精度高(90%)的灰色預測模型漸漸被廣泛使用(鄧聚龍，2002)；因此，若可 將灰色預測模型做更深入探討，整理並歸納其模型適性，將更有利於因應現今瞬息萬變 的世界趨勢和競爭能力。

學者們對於灰色預測模型做了不少的研究，例如：灰色殘差修正模型(鄧聚龍，

1988)、灰模糊(溫坤禮等，2002)、灰色類神經預測模型(陳仁安，2004)、使用灰色預測 模型 GM/NGBM 預報颱風移動路徑(陳以臻等，2008)等等；於先前使用灰色預測模型

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GM/NGBM 預報颱風移動路徑這篇研究中，發現灰色模型預測之異常值出現，因此，本 研究將針對其異常值，作更進一步的探討，並將結果提供給相關學者作為後續研究之建 議與參考。

第三節 研究限制與範圍

本研究之研究限制與範圍可分為兩部分：

一、針對灰色理論而言，灰色理論雖然分為灰色預測、灰色關聯、灰統計及灰聚類等 主題，但本研究僅就灰色預測模型 GM(1,1)與 NGBM 作預測效益上之分析與探討，

對於其他灰色理論中之主題將不另做任何描述。

二、針對預測資料而言，因為可預測資料過多，且研究旨在 GM(1,1)與 NGBM 之分 析比較，因此本研究選擇符合兩預測模型適性之資料作為預測分析之原始資訊。再 者，本研究僅針對颱風移動路徑作預測分析，忽略其他可影響颱風路徑之因素。

第四節 研究流程

圖1.1 為本研究的研究流程圖：首先，收集各類預測模型的相關文獻，從中了解預 測與預測模型的建模理論基礎、功用以及目前相關研究的狀況，以便確立研究方向，本 研究方向將以灰色預測模型GM(1,1)與 NGBM 之預測效益比較為主；預測資料方面，本 研究利用中央氣象局網站之資料，以96 年柯羅莎颱風、94 年龍王颱風以及 93 年敏督利 颱風作為預測分析資料，因需做推論及驗證，所以案例方面不以年份來排序。之後，再 將GM(1,1)與 NGBM 所得之預測結果相互比較及探討，嘗試找出異常的解法，並從中歸 納結果並提供建議。

本研究期望可以得到理想的結果，為這些預測資料找到更精確地預測方向與方式，

提供後續研究學者一個具有價值的參考文獻。

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文獻探討

確立研究方向

資料蒐集

選擇預測資料

預測資料收集

建立預測模型

預測結果分析比較

結論與建議

圖1.1 研究流程圖

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