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研究生:沈均翰
研究生(外文):Chun-Han Shen
論文名稱:應用自適應性網路模糊推論系統進行颱風降雨及水位關係之推估-以宜蘭縣新南地區為例
論文名稱(外文):Application of Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System model on Rainfall and Water Level Relation Predication for Yilan Shin-Nan Region
指導教授:歐陽慧濤
指導教授(外文):Huei-Tau Ouyang
口試委員:徐輝明張楨驩
口試委員(外文):Hui-Mi HsuJen-Haun Chang
口試日期:2015-07-03
學位類別:碩士
校院名稱:國立宜蘭大學
系所名稱:土木工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2015
畢業學年度:103
語文別:中文
論文頁數:199
中文關鍵詞:自適應性網路模糊推論系統模糊理論颱風降雨-水位關係即時預測
外文關鍵詞:ANFISFuzzy theoryTyphoonRainfall-Water LevelFlood forecasting
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為瞭解颱風期間的淹水範圍與淹水深度,現行台灣使用的方法大多採用現場調查的方式,亦或藉由颱風過後以洪痕量測淹水範圍等方法,並無法即時反應淹水現場災害情況,因此,如何建立相關預警機制,以進行立即應變處理,實為一重要的課題。
本研究依據宜蘭縣的淹水歷史災害資料選取歷年來最易發生淹水災害的新南地區為研究範圍,蒐集水利署第一河川局於當地設置之自計式水位計近年來的各場颱風紀錄,配合中央氣象局的氣象資料劇烈天氣監測系(QPESUMS),利用自適應性網路模糊推論系統(Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System, ANFIS)以歷史颱風的降雨資料和各水位站的水位歷線紀錄進行模式的訓練,以預測各水位站未來數小時後的水位變化,藉以瞭解未來幾小時內的淹水深度的變化,並採用效率係數(Coefficient of Efficiency, CE)、峰值誤差(Peak Error, PE)、時移誤差(Time Shift Error, TSE)等驗證指標進行模型的驗證,研究的結果對相關單位的防災預警工作,可提供一定的幫助。

In Taiwan, the methods currently used for flooding area estimation are mainly based on the after-survey of the flood mark. These methods can not reflect the real-time situation of the flooding area, and hence can’t able to provide immediate information for damage control. In this study, we set up automatic water stage monitoring system at the Mei-Fu region where is selected as the target area of the project due to frequent flood history of this area. We set many model and used the ANFIS(Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System) to training the rainfall data of the flood events and the data from water stage, then establish the relationship between rainfall and flooding depth. Used the Coefficient of Efficiency(CE), Peak Error(PE) and Time Shift Error(TSE), maximum reached time of water level to verify the results. To find the best result model. The results indicated that the proposed model can reasonably simulate change trend of water level.
摘要(I)
ABSTRACT(II)
誌謝(III)
目錄(IV)
表目錄(VI)
圖目錄(IX)
第一章 緒論(1)
1.1 前言 (1)
1.2 研究動機與目的(1)
1.3 文獻回顧(2)
1.4 研究方法與流程(4)
1.5 論文架構(5)
第二章 理論分析(7)
2.1 自適應性網路模糊推論系統基本理論(7)
2.2 演算法則(9)
第三章 實例研究(13)
3.1 研究區域概述(13)
3.2 水文資料(13)
3.2.1 雨量資料(14)
3.2.2 水位資料(15)
3.3 水位站之模型建立(15)
3.3.1 水位站雨量與水位之關係(15)
3.3.2 ANFIS模型之建立(16)
3.4 模型驗證(19)
3.4.1 驗證指標(19)
3.4.2 最佳模型評選(20)
第四章 分析評估與討論(43)
4.1 水位站模型設定(43)
4.2 資料分析(44)
4.2.1 誤差事件分析(44)
4.2.2 各水位站模型分析與評估(44)
4.3 評估結果討論(45)
第五章 結論與建議(195)
5.1 結論(195)
5.2 建議(196)
參考文獻 (197)
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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