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另外網站【板橋殯儀館公車857】857-去程 +1 | 健康跟著走也說明：淡水 站. 末班車已過. , 三重怎去板橋殯儀館. 8點30分告別... 建議您可以於三和路上搭乘857 於新 ...

輔仁大學 管理學研究所 李天行所指導 王以晴的 資料探勘大腸直腸癌存活分析模式之建構-類神經網路與支援向量機之應用 （2006），提出淡水公車857關鍵因素是什麼，來自於資料探勘、存活分析、類神經網路、支援向量機、多元適應性雲形迴歸、鑑別分析、羅吉斯迴歸。

而第二篇論文淡江大學 運輸管理學系 邱顯明所指導 謝國倫的 基因演算法應用於捷運轉乘公車區位路徑問題之研究 （1999），提出因為有 基因演算法、區位路徑的重點而找出了 淡水公車857的解答。

最後網站淡海輕軌沿線人行道全打通大幅改善淡水交通環境 - 聯合新聞網則補充：不過搭配淡海輕軌所做的交通配套仍有質疑的聲浪傳出，在地居民表示，藍海線營運後，三重客運公車857路線、紅23路線都變更路線，改成只到捷運沙崙站， ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了淡水公車857，大家也想知道這些：

淡水公車857進入發燒排行的影片

園區走一圈通通get😉
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周邊還有淡水老街、漁人碼頭、紅毛城、海關碼頭、滬尾砲台及淡水古蹟博物館等文化景點，趕快規劃一日遊吧😎

⬇交通資訊⬇
✔搭乘淡海輕軌至V09輕軌濱海沙崙站，出站後轉乘公車870、880至滬尾砲台(忠烈祠球場)站下車。
✔搭乘捷運至捷運淡水站轉乘公車紅26、757、837、857至滬尾砲台站下車。
✔捷運淡水站搭乘接駁專車至滬尾藝文休閒園區。
#滬尾藝文休閒園區 #禮來廣場 #將捷金鬱金香酒店
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資料探勘大腸直腸癌存活分析模式之建構-類神經網路與支援向量機之應用

為了解決淡水公車857的問題，作者王以晴 這樣論述：

由於國內飲食的西化，以及科技的進步產生準確性較高的篩檢技術，使得台灣近年來的大腸直腸癌躍升為高發生率與高死亡率的癌症。存活分析由於可以佐證何種療法可以延長病人的壽命，因而越來越受到臨床及學術界的重視。本研究使用資料探勘工具，希望建立一個兼具效能與效率的大腸直腸癌存活分類模型，以提供醫療及相關領域重要的決策資訊。在建構模式使用之工具部份，本研究以逐步羅吉斯迴歸、鑑別分析、多元適應性雲形迴歸、支援向量機與倒傳遞類神經網路等方法，分別建立大腸直腸癌病患存活能力分類模式，並採用10-fold交叉驗證檢驗模式之穩定性。此外，有鑑於倒傳遞類神經網路與支援向量機有訓練時間過長且篩選變數能力不佳等不足之處，

因此本研究利用多元適應性雲形迴歸的篩選重要變數之能力進行第一階段的變數篩選，再將所篩選出的重要變數投入類神經網路與支援向量機以進行模式的訓練與建構。研究結果顯示人工智慧工具所建構的存活分類模型表現良好，其中支援向量機結合模式的鑑別率更優於倒傳遞類神經網路，顯示其具有良好的分類能力，而BPN結合模型可以節省的時間更是達到七成以上，且BPN結合模式經過10-fold交叉驗證後，亦獲致同樣良好的結果，因此本研究建議兩階段結合模型之使用是可靠的。

基因演算法應用於捷運轉乘公車區位路徑問題之研究

為了解決淡水公車857的問題，作者謝國倫 這樣論述：

本研究最主要係以Holland(1975)的SGA(Simple Genetic Algorithm)為基礎,發展出一套改良後基因演算法應用於捷運轉乘公車之最佳區位路徑問題(FBNDP)之求解;由於過去並未有研究將基因演算法應用於轉乘之最佳區位路徑問題的探討，因此本研究係首次將基因演算法應用於探討捷運轉乘之最佳區位路徑問題，整個研究將探討基因演算法在FBNDP的應用;並特別針對FBNDP設計一套新的基因子代改善法及群體位元交配方式以應用於FBNDP的求解。總體而言整個研究內容重點大致上可分為以下四大部份: (1).首先是本研究所提出之基因演算法應用於測試例題的求解，利用自

行產生的均勻分佈型路網(Even distribution,簡稱E)及群聚型態(Cluster Distribution;簡稱C)路網共12組測試例題進行測試,以瞭解基因演算法在FBNDP設計求解的可行性。 (2).第二部份則是進行實例設計探討，我們利用淡水走廊作為實際路網的設計與求解,以JAVA語言撰寫二組程式分別利用本方法與傳統懲罰成本基因演算法進行求解以瞭解二者在2/T及3/R/T路網上的求解績效差異,並利用先分群再排路線(Cluster Fister Route Second)的觀念與事先未分群的路網比較其求解績效。本研究並以2point-exchange方式(節線

交配方式)和直接用節點作為交配方式來進行2/T路網之求解,以瞭解二種方法在求解績效上之差異;最後再將所求解出的最佳適應值與蘇先知君(1993)利用傳統組合最佳化問題的求解方法-啟發式解法在求解績效上作比較探討。 (3).第三部份則是探討基因演算法基本運算元對於求解FBNDP的績效探討，由於過去的研究文獻中並未有研究將基因演算法應用於求解轉乘最佳路網設計問題，因此對於基因運算元在FBNDP問題的求解的影響力可以說完全不清楚。因此我們特別將幾項運算元單獨提出探討，以瞭解這些運算元在求解FBNDP時不同參數設定下對最佳適應值求解情形。 (4).最後則是利用Mi

n.et.al.(1992)所發表的”多場站車輛路徑與回程取貨問題”資料(The Multiple Depot Vehicle Routing Problem With Backhauling)以分群與不分群及利用2point-exchange和3point-exchange的交配方式進行最佳適應值的求解,以瞭解本研究所提出的演算法在較大型路網的測試結果與比較。

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