DOI
是数位物件识别码
（
D
igital
O
bject
I
dentifier
）
的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。
使用DOI作为永久连结
每个DOI号前面加上
「
http://dx.doi.org/
」
便成为永久网址。
如以DOI号为
10.5297/ser.1201.002
的文献为例，此文献的永久连结便是：
http://dx.doi.org/
10.5297/ser.1201.002
。
日后不论出版单位如何更动此文献位置，永久连结所指向的位置皆会即时更新，不再错失重要的研究。
引用含有DOI的文献
有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。
DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。 如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考 （ ） 。
ACI:
数据来源：Academic Citation Index，简称ACI
台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。
五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。
公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）
例如：A期刊2017年之五年影响指数
(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)
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Artificial Neural Networks for Short-Term Railway Passenger Demand Forecasting
蔡宗宪(Tzung-Hsien Tsai) ； 李治纲(Chi-Kang Lee) ； 魏健宏(Chien-Hung Wei)
运输计划季刊 ； 35 卷 4 期 (2006 / 11 / 30) ， P475 - 505
繁体中文
DOI：
10.6402/TPJ.200611.0475
短期旅运量预测 ； 类神经网路 ； 预测模式比较 ； 综合模式 ； Short-term forecasting ； Artificial neural networks ； Model comparison ； Combined model
- 魏健宏｜林士杰｜李颖(2003)。高速公路客运车辆旅行时间预测之实证评析。运输计划季刊，32(4)，651-680。
连结：
- Adya, M.,Collopy, F.(1998).How Effective Are Neural Networks at Forecasting and Prediction? A Review and Evaluation.Journal of Forecasting,17,481-495.
- Armstrong, J. S.(2001).Principles of Forecasting.Boston, US:Kluwer Academic Publishers.
- Bazaraa, M. S.,Sherali, H. D.,Shetty, C. M.(1993).Nonlinear Programming: Theory and Algorithms.New York:Wiley.
- Chatfield, C.(2000).Time Series Forecasting.USA:Chapman & Hall/CRC.
