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臺北市立大學 地球環境暨生物資源學系環境教育與資源碩士班 劉思岑所指導 翁慶閑的 運用德爾菲研究法探究環境教育設施場所認證後之影響指標─以創新擴散理論為架構 （2020），提出友達光電台中電話關鍵因素是什麼，來自於創新擴散理論、環境教育法、環境教育設施場所認證、德爾菲研究法。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系所 曾國雄所指導 楊騉的 以類神經演算法建構太陽光電發電量預測模型之研究 （2015），提出因為有 紫外線指數、太陽光電系統、倒傳遞類神經網路的重點而找出了 友達光電台中電話的解答。
運用德爾菲研究法探究環境教育設施場所認證後之影響指標─以創新擴散理論為架構
為了解決友達光電台中電話 的問題，作者翁慶閑 這樣論述：
我國自2011年開始辦理環境教育設施場所認證，至今已有超過兩百間環境教育設施場所參與。對於這些設施場所而言，認證屬於一項創新的政策，也是一種新型態的營運模式，因此勢必會對設施場所帶來影響。本研究採用創新擴散理論作為研究架構，探討環境教育設施場所認證後的影響。由於設施場所的類型相當多元、各有特色，故本研究利用修正式德爾菲法，先進行兩次焦點團體訪談，邀請11間各具特色的設施場所，由其經營者或環境教育推廣人員分享各自在認證後之影響，並將之整理為德爾菲問卷，再寄發予產、官、學界之12位專家所組成之小組，以建立影響指標。研究後共建立五面向51項指標，發現認證對於設施場所的人員、活動方案、設施，及經營管
理皆有影響，另外也有無法預料的影響。其中對於人員業務量的影響程度最大，經營管理方面指標數量最多，設施方面則是數量最少，符合設施場所盡量避免興建不必要設備的期待。本研究除了可供已通過認證的設施場所參考外，也能讓觀望中的設施場所根據其他設施場所的經驗，決定是否接受此項創新。除此之外，推動此項政策的中央部會也能夠了解政策對於設施場所，甚至是社會體系的影響。
以類神經演算法建構太陽光電發電量預測模型之研究
為了解決友達光電台中電話 的問題，作者楊騉 這樣論述：
太陽光電系統隨著相關技術成熟，相關應用日益普及，如並聯於電網發電、偏遠離島替代市電供應、海上助導航燈標、行動電話基地台及道路指示標示皆有應用。然而，太陽光電系統容易受日照量、氣候影響發電量。本論文選擇中央氣象局紫外線指數等氣象資料預測光電系統日發電量，希望達成先期預測發電量俾利建立有效電能管理策略。本論文使用倒傳遞類神經演算法建構預測模型。其建構預測標的分別為，臺北科技大學綜合科館的太陽光電發電系統日發電量及臺北市市中心之全天空日射量。其模型挑選，紫外線指數、日最高氣溫、雨況等有可對應氣象預報之資料並搭配距夏至日數為輸入參數，探討實現先期預測發電量及日射量可行性。實驗經由分析輸入資料特異性及
調整神經元個數使其模型適度學習，以達成合理推廣能力。建構之模型經與實際資料比對、模型間互相比較並藉由輸入人工假定資料探討及檢視其反應後，本論文建構之模型有合理之反應及預測能力。