臺灣博碩士論文加值系統

台灣屬於亞熱帶海島型氣候雨量充沛，但由於台灣河川類型大多屬於荒溪型，秋冬季節貧雨時期水資源缺乏颱風季節卻又常發生水災，故河川洪水預測對水資源管理及防洪預警均很重要。台灣河川主要水源來自降雨，以物質不滅的理論來看，降雨強度與河川逕流間存在很高的正比關係，因此以雨量資料預測河川洪水流量為可行方案。本論文以五堵集水區為例，對降雨歷時資料與逕流之間以模糊集理論發展出流量趨勢指標，並用於河川洪水流量預測。共蒐集五堵集水區自民國62年到民國90年間最大洪峰流量大於400CMS的18場颱風事件作為研究資料，其中前14場颱風事件作為類神經網路學習案例，後4場颱風事件作為類神經網路驗證案例。研究結果發現，類神經網路直接以雨量歷時資料預測洪水流量無法以系統化方式即時決定知識表示法。使用流量趨勢指標作為類神經網路輸入參數，除讓知識表示法系統化，更讓其符合物理特性。

The weather in Taiwan is high precipitation, and the heavy rainfall is generally in the typhoon season. Therefore, how to forecast stream flow is a worthy research subject for hydraulic engineers to avoid damages by typhoon. In this study, a flow-trend index based on the fuzzy set theory is developed for neural network models to systematically establish the relationship between the rainfall history and stream flow. The precipitation records of Wu-Tu including 18 typhoon events from 1973 to 2001 are used to train and test the stream flow forecasting model. The computing results indicate that the neural network using the flow-trend index is effective in the stream flow predictions.

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英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
符號說明 x
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 2
第二章 文獻回顧 3
2.1類神經網路在洪水預測 3
2.2模糊理論在洪水預測 5
第三章 研究方法 7
3.1類神經網路之理論 7
3.1.1網路架構 8
3.1.2倒傳遞類神經網路 9
3.2模糊集理論 13
第四章 流量預測模式 15
4.1研究區域與研究資料 15
4.2模式一（傳統類神經方法） 16
4.3模式二（結合模糊集理論與類神經網路） 19
第五章 結論與建議 22
參考文獻 23
附表 26
附圖 29
簡歷 57

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