Browsing by Author "Hsu, Chieh-Tsung"

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    應用類神經網路、卷積神經網路與長短期記憶模型預測動態隨機存取記憶體價格
    (2022) 許傑宗; Hsu, Chieh-Tsung
    動態隨機存取記憶體(Dynamic Random Access Memory，DRAM)為最重要的半導體元件之一，隨著科技產品的日新月異，動態隨機存取記憶體之需求量逐年增加。近年來，由於動態隨機存取記憶體的產值佔全球半導體產業總產值之比重提高，比例已經趨近18%，預測DRAM的價格，對於記憶體製造商、資通訊廠商、與投資人之重要性不可言喻。預測DRAM價格，可作為記憶體製造商調節產能及定價之基礎，也可以作為資通訊廠商訂定零組件採購成本與投資人預測合理股價之依據。類神經網路的原理，為模擬人腦的學習過程，近年來，學者、專家嘗試提出各類新型神經網路模型，並已經成功應用於許多領域，預測準確率，甚至高於許多傳統方法。雖然動態隨機存取記憶體價格之預測非常重要，但少有學者使用新型神經網路，預測動態隨機存取記憶體價格。因此，本研究擬導入類神經網路、卷積神經網路與長短期記憶模型，預測動態隨機存取記憶體之價格，並且比較三種方法之預測準確率。 本研究將以近十年第三代雙倍資料傳輸率(Double Data Rate，DDR3)同步動態隨機存取記憶體(Synchronous DRAM，SDRAM)單位價格為基礎，實證研究三種方法於預測之準確率，並比較三種方法之預測準確率。依據實證研究結果，長短期記憶模型為較佳的預測方法，在周資料集與日資料集預測有最低的平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error， MAPE)，分別為4.187與3.961，準確率高於其他兩種方法。本研究結果指出，長短期記憶模型具有良好的預測能力，可以作為預測未來動態隨機存取記憶體價格的方法。