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另外網站電網供電資訊 - 台灣電力公司也說明：台電供電系統中大型核能、水力、火力發電廠產生電力後，需由變壓器升壓至345仟伏特（345kV）的超高壓，再利用輸電線路輸送電力，然後透過超高壓變電所、一次變電所等變 ...

國立臺灣科技大學 電機工程系 郭政謙所指導 白世信的 基於長短期記憶模型於電力變壓器運轉數據預處理 （2021），提出i世界變電所關鍵因素是什麼，來自於資料預處理、長短期記憶模型、電力變壓器、運轉狀態模型。

而第二篇論文元智大學 資訊管理學系 周韻采所指導 陳碧雅的 POI對城鄉房價影響差異之研究 （2021），提出因為有 設施POI、皮爾森相關分析、多元迴歸分析、房價的重點而找出了 i世界變電所的解答。

最後網站[請益] 高雄三房格局請益- 看板home-sale - PTT網頁版則補充：I世界 的問題不是格局...是戶數變電所跟電陶爐...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了i世界變電所，大家也想知道這些：

基於長短期記憶模型於電力變壓器運轉數據預處理

為了解決i世界變電所的問題，作者白世信 這樣論述：

本研究旨在針對變壓器數據找尋最合適之缺失值處理方法，使用五種不同的插值方法進行比較，包含統計法、內插法、演算法、線性回歸插值及神經網路預測插值法，綜合比較何種方法插值的數據最貼近真實情況，亦使變壓器運轉狀態之預測準確度受缺失值影響程度最低。第一階段先評估插值結果與原始數據之誤差，第二階段則將插值結果訓練長短期記憶模型(Long Short-Term Memory, LSTM)深度學習變壓器運轉狀態後，透過預測誤差驗證插值與否、以及所使用之插值方法對預測模型的影響程度。實驗結果顯示針對台電變壓器運轉狀態預測模型之資料預處理，以LSTM模型預測缺失值的方法最能模擬變壓器真實運轉數據。

POI對城鄉房價影響差異之研究

為了解決i世界變電所的問題，作者陳碧雅 這樣論述：

本研究的目的在探討設施POI對於城市地區與鄉村地區房價的影響。將做為研究範圍的臺北市、雲林縣的行政區域網格化後，統計網格內的不動產交易案件實價登錄資料的平均單價，以及公共設施、生活設施、加分設施、嫌惡設施的數量。利用皮爾森相關分析、多元迴歸分析探討房價與設施種類數量之間的線性關係，和各類POI對房價的影響程度，並進行城鄉差異的分析。研究結果顯示，不論在城市地區或鄉村地區，生活設施、加分設施與房價呈現正相關，嫌惡設施則與房價則呈現負相關。然而，嫌惡設施數量對房價的影響不是全面性的，在鄉村地區會影響身心健康的嫌惡設施對於房價的影響比較大。

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