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中央氣象局預報的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦交通部中央氣象局預報中心寫的 氣候監測報告第79期(104/09) 和交通部中央氣象局預報中心的 氣候監測報告第77期(104/07)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站今回溫「西晴東偶雨」！下周連2波東北季風接力冷空氣強度曝光也說明：中央氣象局預報 員趙竑指出，今天仍受東北季風影響，北部、東北部及東部天氣較涼，其他地區早晚偏涼；基隆北海岸及東半部地區有局部短暫雨，大台北東側 ...
這兩本書分別來自交通部中央氣象局科技中心 和交通部中央氣象局科技中心所出版 。
國立高雄科技大學 電子工程系 蘇德仁所指導 段和逸的 基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估 （2021），提出中央氣象局預報關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、模糊演算法、颱風參數、衛星雲圖、降雨等級。
而第二篇論文遠東科技大學 電機工程系碩士班 顏豪呈所指導 詹昀豫的 蝴蝶蘭溫室環境控制與預測系統之研究 （2021），提出因為有 蝴蝶蘭、Python、氣象站、矩陣運算、溫室環境控制的重點而找出了 中央氣象局預報的解答。
最後網站中央氣象局天氣預報最新說明- YouTube則補充：氣象局 表示，南海的熱帶擾動最快周二增強為熱帶性低氣壓，美國模式預測最快周三增強為颱風，而菲律賓東方的擾 ...
氣候監測報告第79期(104/09)
為了解決中央氣象局預報 的問題，作者交通部中央氣象局預報中心 這樣論述：
中央氣象局預報進入發燒排行的影片
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基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估
為了解決中央氣象局預報 的問題，作者段和逸 這樣論述：
台灣每年都會遭遇颱風的侵襲，根據中央氣象局之統計，年平均有三點六個颱風侵襲台灣，影響颱風所帶來的降雨量，除了強度之外，路徑、平均風速、及中心氣壓都有著密切關係，瞬間的強降雨帶來的災害更是不計其數。目前所採用的降雨預警系統是根據當下累積雨量制訂，無法提前做出防範與預警，因此透過深度學習的方法進行降雨預測及評估，提前的預警可以使民眾有充足時間準備。 本論文使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)以每二十四小時為單位，對中央氣象局歷史颱風雨量資訊及美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Admini
stration,NOAA)颱風衛星雲圖進行特徵擷取及訓練來建立評估模型，以此模型結合衛星雲圖評估目前颱風的強度分級，另將氣象衛星雲圖分別依照強弱程度區分為熱帶性低氣壓、輕度颱風、中度颱風、強烈颱風四類標籤做訓練，並且隨機挑選出其中的衛星雲圖做為測試數據，根據實驗結果得知颱風強度分級的模型準確率為81.96%，再配合平均風速、中心氣壓等颱風參數，透過模糊演算法預測颱風降雨等級，使災害發生前能夠即時公佈訊息，將可降低財產與生命的損失。
氣候監測報告第77期(104/07)
為了解決中央氣象局預報 的問題，作者交通部中央氣象局預報中心 這樣論述：
氣候監測報告第77期(104/07)
蝴蝶蘭溫室環境控制與預測系統之研究
為了解決中央氣象局預報 的問題，作者詹昀豫 這樣論述：
蝴蝶蘭為台灣大宗外銷產品之一，近年來外銷量達數百億元，蝴蝶蘭的生長對環境的要求相當嚴苛，台灣現階段效法荷蘭以溫室的方式栽培蝴蝶蘭，期望能以智慧化的方式進行溫室環境的管理，減少人為的疏失與盲點。 本研究以Python程式語言為基底，利用溫室附近的氣象站資料並藉由矩陣運算預測溫室所在地之氣溫，並分析蝴蝶蘭溫室內環境因子與環控設備之關聯性，期望能透過此研究找出一套溫室環境控制的方法，提高蝴蝶蘭培育的成功率。