Research
[即時PM2.5預測]
利用LSTM等深度學習神經網路架構預測未來1至8小時PM2.5濃度與空氣氣品質
[電動機車電池交換站位置與數量優化配置]
以生物共生演算法，進行電動機車電池交換站設施選址優化，以達到成本與使用者到設施距離的最小化目標。
透過結合地理資訊系統（GIS）將優選方案視覺化，易於解讀設施配置。
[神經網路預測水質]
由LSTM預測多種水質指標，進而改善未來的水質狀況
利用直讀式感測器將數據紀錄於雲端，監測項目為氧化還原值、溶氧、懸浮固體物、 氨氮、硝酸鹽氮、導電度、化學需氧量、酸鹼值
[水質預測與預測模型最佳化]
利用深度學習模型即時預測出流水質
透過啟發式演算法搜索最佳 hyperparameter，強化深度學習模型預測能力
[車種偵測與計數應用交通污染推估]
YOLOv4 偵測 5 種車種，利用DeepSORT等追蹤演算法追蹤各車種並進行透視轉換後，計算各車種數量與速度
利用各車種(小客車、小貨車、大客車、大貨車與機車)之數量與平均速度推估各交通污染貢獻量
[水質感測與系統伺服器]
將模廠中之水質濃度進行監測，並傳到伺服器即時監測
