臺灣博碩士論文加值系統

摘要
　　由於造船技術的進步，以及對貨物快速流通的要求，過去20年海上運輸產生巨大的變化，尤其是船舶噸位增加以及船舶的航速更快。從1960年到1980，油輪數量成長兩倍，油輪噸位成長七倍；快速的貨櫃船、化學船、天然氣船航行於公海之上與海上探油及探氣平臺被建於海上，使得海上交通流密度增加，船舶事故發生的機率也隨之上升。
　　船舶事故提供一些有利於海上安全措施，特別是船舶、船員和貨物的安全。航管機構為減少海上碰撞事故的發生，輸入一些類別變數例如時間、季節、位置、天候、噸位、引水人等，使用類神經網路進行運算便能夠預測可能船舶事故型態。
影響類神經網路預測正確的因素很多，本研究將訓練與測試範例、輸入的自變數、隱藏層處理單元數、隱藏層的數目、學習法則、轉換函數、學習速率及慣性因子等因素陸續加入模型中，找出最佳的模型。在變數之選取上，本研究採用貢獻圖的概念，評估輸入層處理單元之影響性，選出較具影響之變數，其次利用多神經元編碼與單神經元編碼之方式，分別構建類神經網路模式，以比較兩者之間的異同。
本研究結果發現，以多神經元編碼的船舶事故型態，平均總正確率為85.78﹪（碰撞為96.55﹪、其他(擱淺,沉沒)為75.00﹪），以單神經元編碼的船舶事故型態，平均總正確率為72.41﹪（碰撞為94.83﹪、其他(擱淺,沉沒)為50.00﹪）。

Abstract
A considerable change in size and structure of marine traffic has taken place in the last two decades. This is mainly due to the jerky rise of cargo transport across the sea and new technical developments in the recent past. The number of tankers, for example, has doubled from 1960 to 1980 and their tonnage has increased sevenfold. New ship types have come into the world such as fast container ships and medium-speed vessels for the carriage of dangerous cargoes such as gas and chemical tankers. In addition, numerous structures for oil and gas production have been erected at sea which only serve to complicate marine traffic flow.With the growth of traffic density it has been assumed that the dangers of an accident would also increase.
Accidents serve as an operational measure of marine safety, and specifically the safety of vessels, crew, and cargoes. The ability of Neural Network to accurately predict the type of vessel accident with the categorical input variables of time, season, position, weather, pilot, tonnage, and traffic could significantly reduce marine casualties by alerting port authorities and navigation groups.
The performance of ANN model was affected by the elements including “training ＆ testing set”, “input variable”, “hidden layer”, “learning rule”, transfer function”, and “momentum factor” ect. These elements were considered to develop the best ANN model. The variables were selected by the contribution graph approach, and the multiple neurons and single neuron ANN models were developed to compare the similarities ＆ differences.
This reseach shows the types of vessel accidents correct rate can achieve 85.78﹪（collision 96.55﹪、others(grounding,sinking) 75.00﹪）for multiple neurons and 72.41﹪（collision 94.83﹪、others(grounding,sinking)50.00﹪）for single neuron.

目錄…………………………………….Ⅰ
圖目錄………………………………….Ⅴ
表目錄………………………………….Ⅵ
第一章 緒論………………………………….1
第一節 研究背景與動機………………….1
第二節 研究目的………………………….6
第三節 研究範圍與限制………………….8
第四節 研究方法與流程…………………….9
第二章 文獻回顧…………………………….12
第一節 海上交通事故及相關名辭定義……….12
第二節 國內外以統計方法在船舶事故之相關文獻之探討…….14
第三節 國內外有關類神經網路在交通運輸與肇事分析上之應用…….16
第三章 類神經網路理論基礎………………….18
第一節 類神經網路…………………………….18
3-1-1 類神經網路之基本概念與特性………….18
3-1-2 網路架構分析……………………………22
第二節 倒傳遞網路…………………………….25
3-2-1 倒傳遞網路的結構與演算法…………….25
3-2-2 倒傳遞網路效能評估的標準與穩定性…….31
第四章 資料蒐集整理與分析……………………….32
第一節 臺灣西岸水域概論…………………….32
第二節 高雄港………………………………….33
第三節 海上事故相關因素探討…………….35
第四節 資料蒐集整理………………………….36
第五章 網路模式構建與實證結果……………….54
第一節 模式構建……………………………….54
5-1-1 網路參數說明…………………………….56
5-1-2 網路績效評估的準則…………………….59
第二節 模式中的變數說明………………….59
第三節 船舶事故類神經網路模式…………….62
5-3-1 多神經元編碼…………………………….62
5-3-2 單神經元編碼…………………………….69
第四節 小結……………………………………….73
第六章 結論與建議……………………………….76
第一節 結論…………………………………….76
第二節 建議………………………………………….77
參考文獻……………………………………………….79
中文部分……………………………………………….79
英文部分……………………………………………….81

中 文 部 分
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3.交通部運輸研究所，「運輸安全白皮書（二）--海運安全篇」，民國88年9月。
4.交通部運輸研究所，「運輸資料分析」，民國88年6月。
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英 文 部 分
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