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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王舜平
研究生(外文):Shuen-Ping Wang
論文名稱:以車輛遙測來篩選高污染車輛的效果分析
論文名稱(外文):The Effect Analysis of the High Emission Vehicles by Remote Sensor Detecting
指導教授:盧昭暉盧昭暉引用關係
指導教授(外文):Jau-Huai Lu
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:機械工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:遙測高污染車輛預測模式重覆檢測LPG車輛類神經網路
外文關鍵詞:Remote sensingHigh Emitter Profile ModelReproducedLPG vehiclesArtificial Neural Work Model
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以較低的成本及時間篩選出高污染懸疑車輛,是遙測的主要功能。行政院環保署於民國八十五年引進此項技術,至九十年止共取得超過七百萬筆數據,本研究即是利用這些數據來探討國內汽車污染排放的特性。
本文首先針對LPG車輛進行分析,發現LPG車輛的污染排放較一般車輛或是營業車輛為嚴重。且常使用LPG當燃料並不會降低污染排放。
在重覆檢測方面,不論重覆檢測多少次,其污染分佈皆和全體的污染分佈雷同,且前幾次的檢測結果和下次檢測的不合格率是具有相關性的,而要降低遙測的不確定性,增加遙測的次數是可行的方法之一。本文發現如果有輛車前二次被檢測皆為不合格,則再次被檢測到時,應有50%的可能性被判定為不合格。
在高污染車輛預測模式方面,本文以類神經網路來建立高污染車輛預測模式,發現單以遙測數據來判定高污染車輛是不夠的,必須配合廠牌、車用途、出廠日期和排氣量等車籍資料。而單就本模式來看,遙測CO值、遙測HC對數值(負相關)和車齡是影響模式CO濃度的主要原因。而在HC方面,則為廠牌、排氣量和車齡。車齡不論對CO還是HC,都有相當大的影響。在誤判率方面,CO為9-11.2%,HC為4.5-5.6%,皆有不錯的效果,且高污染模式在HC上的運用較佳。而拿另外的數據來驗証模式,可以發現誤判率介於11~13%。由此可見,本高污染模式具有相當的普遍性。

Screening highly emitted vehicles and reducing the testing cost and time are the main functions of remote sensing devices. The ROCEPA started the remote sensing program in Taiwan since 1996, and more than 7 millions data have been collected up to 2001. The objective of this study was to analyze these data to find out the characteristics of vehicle emissions in Taiwan.
It was found from the remote sensing data that LPG vehicles emitted more pollutants than conventional gasoline vehicles. The frequency of refueling does not affect the emission levels of these LPG cars.
Analysis of the reproduced data showed that the emission distributions were the same for vehicles tested more than once. It was found in this paper that the reproduced data of the same vehicle are related. Increasing the reproduction times is one of the ways to reduce the uncertainty of remote sensing data. If a car had been sensed twice and failed each time, then the probability that it would be fail again is over 50% in the third time.
A high emitter profile model (HEP) has been built in this paper with the artificial neural work model. It was found that the RSD CO ,the log of RSD HC and the model year are the most important parameters for the CO model. As for the HC model, the automobile manufacturer, the engine displacement, and the model year are the most important parameters. The false ratio of CO is 9-11.2% and 4.5-5.6% in HC for the training data and testing data. For validating data, the false ratio were between 11-13%.

中文摘要 …………………………………………………Ⅰ
英文摘要 …………………………………………………Ⅱ
目錄 ……………………………………………….…….……………Ⅳ
圖表目錄 ……………………………….…….………………Ⅵ
第一章 緒論 …………………………………………….….1-1
1.1 研究動機及緣起 ……………………………………..… .1-1
1.2 研究目標 …………………………………………………1-2
1.3 研究方法 …………………………………………………1-2
第二章 論文回顧 ………………………………………………2-1
2.1 移動污染源管制措施 ……………………………………2-1
2.2 遙測原理簡介 ……………………………………………2-2
2.3 車輛遙測的研究概況及使用情形 ………………………2-2
第三章 瓦斯(LPG)車輛遙測污染分析 ………………………3-1
3.1前言 …………………………………………………3-1
3.2研究結果 ………………………………………….3-2
3.2.1 遙測的LPG車輛與一般車輛之比較 ………………3-2
3.2.1 遙測的LPG車輛與營業車輛之比較 ………………3-3
3.2.1 常做用LPG當燃料對污染的污染的影響 …………3-3
3.3討論 ………………………………………….…….3-4
第四章 汽車排氣遙測中重覆檢測的分析 ……………………… ..4-1
4.1 重覆檢測的數量 ………………………………………..4-1
4.2 重覆檢測數據的特性 ……………………………………4-1
4.3 重覆檢測的不合格率 ……………………………………4-2
4.4結論 ……………………………………………………….4-7
第五章 高污染車輛預測模式 …………………………………….5-1
5.1前言 ……………………………………………………5-1
5.2過去的研究 ………………………….……………….5-1
5.2.1 利用邏輯迴歸分析來建立高污染模式 ……………5-1
5.2.2 遙測與ASM的相關性 ……………………………...5-3
5.2.3 類神經網路模式 ……………………………………5-4
5.3類神經網路簡介 ….…………………………….…….5-6
5.3.1類神經網路模式種類 ……………………………5-8
5.3.2類神經網路範例的種類 ……………………………5-8
5.3.3類神經網路收斂指標 ……………………………5-9
5.4 車輛污染排放影響要因之分析 ………………….…….5-9
5.5 類神經網路模式的建立 ………………………...…….5-11
5.5.1完全模式 …………………………………………5-13
5.5.2 修正模式 …………………………………………..5-15
5.5.3 驗證模式 …………………………………………..5-17
5.5.4 倒傳遞網路模式 …………………………………..5-18
5.6 模式預估 ………………………..……………...…….5-19
5.7 結論 ……………………….……………………...…….5-21
第六章 結論與未來研究方向 ……………………………………...6-1
6.1結論 …………………………………………………….6-1
6.2未來研究方向 ………………………………………….6-2
參考文獻
附錄一

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