台灣位於地震頻繁的環太平洋地震帶上，工程設計常需考慮地盤及結構物之動態反應，因此正確的土層動態參數便是不可缺少的，而剪力波速即為最重要的動態參數之一。本研究分別採用類神經網路與有限差分法評估地盤之剪力波速。以類神經網路分別模擬，由標準貫入試驗(SPT)及圓錐貫入試驗(CPT)所得土壤參數映射至剪力波速的機制。另外，並使用有限差分分析法模擬表面波傳行為，求得理論頻散曲線，藉以反算地盤深層之剪力波速。
於模式建立方面，採用目前應用最廣的倒傳遞類神經網路，並以基因演算法最佳化網路之相關參數，分別建立由SPT及CPT試驗參數評估土層剪力波速的網路模式SPTGAONN與CPTGAONN；此外，使用Virieux提出的速度—應力有限差分法模擬表面波傳行為，並利用基因演算法進行現地頻散曲線反算之最佳化控制，將整個反算過程寫成電腦程式FBADCFDM。
研究結果顯示，SPTGAONN於九個SPT場址（二十三個試驗鑽孔），網路評估之剪力波速與電子震測錐試驗(SCPT)或跨孔法(cross-hole test)等現地試驗資料的平均偏差量為9.62%，CPTGAONN於十個CPT場址（三十個試驗鑽孔）的平均偏差量為8.96%，且兩網路模式之評估結果皆優於經驗迴歸公式，故本研究所建立的網路模式具有可靠性及正確性。另一方面，FBADCFDM程式於六處現地頻散曲線之反算結果，與相關研究的剪力波速剖面具有一致性，顯示本研究所發展的FBADCFDM為一有效利用頻散曲線反算地盤剪力波速之程式。

第一章 導論 1
1.1研究背景 1
1.2研究目的 2
1.3研究方法 2
1.4本文內容 4
第二章 文獻回顧 6
2.1現地貫入試驗 6
2.1.1標準貫入試驗(standard penetration test, SPT) 6
2.1.2圓錐貫入試驗(cone penetration test, CPT) 7
2.2現地震測試驗 7
2.2.1下孔法(down-hole test) 7
2.2.2跨孔法(cross-hole test) 8
2.3土壤剪力波速之影響因素 8
2.4貫入試驗參數評估土層剪力波速 9
2.5類神經網路於大地工程之應用 9
2.6有限差分法及簡化法於波傳反算之研究 10
2.6.1頻散曲線 10
2.6.2有限差分法於波傳反算之研究 10
2.6.3簡化法於波傳反算之研究 11
第三章 類神經網路模式 16
3.1生物神經元模型 16
3.2人工神經元模型 17
3.3類神經網路分類 18
3.3.1依網路架構分類 18
3.3.2依學習方式分類 19
3.4類神經網路之發展 20
3.5倒傳遞類神經網路 21
3.5.1倒傳遞類神經網路之評價 21
3.5.2倒傳遞類神經網路基本架構 22
3.5.3倒傳遞類神經網路學習演算法 23
3.5.4 Levenberg-Marquardt演算法 26
3.5.5倒傳遞類神經網路學習流程 27
第四章 有限差分法分析模式 34
4.1波傳理論之有限差分分析法 34
4.1.1波動方程式 34
4.1.2有限差分方程式 35
4.1.3數值穩定條件 40
4.2有限差分法正算模式之建立 41
4.3有限差分正算模式之測試 44
4.3.1單層土層測試結果 44
4.3.2雙層正向土層測試結果 45
4.3.3雙層反向土層測試結果 45
4.3.4三層夾心土層測試結果 46
第五章 基因演算法 55
5.1基因演算法運算步驟 55
5.2基因演算法的各種變化 57
5.2.1選擇的方法(Selection methods) 57
5.2.2交換的方法(Crossover methods) 59
5.3基因演算法於類神經網路及波傳反算之應用 61
第六章 模式分析與網路建構 64
6.1基因演算法於類神經網路相關參數之最佳化 64
6.1.1最佳化參數之上下限 64
6.1.2 SPT及CPT類神經網路模式之輸入與輸出 66
6.1.3網路輸出之均方差及基因演算法之Fitness function 67
6.2基因演算法於有限差分法反算之最佳化 68
6.2.1最佳化參數之上下限資料來源 68
6.2.2誤差定義及基因演算法之Fitness function 70
6.2.3 FBADCFDM程式 70
6.2.4 FBADCFDM程式之輸入與輸出 71
6.3基因演算法最佳化之停止時機 71
6.3.1基因相似度 71
6.3.2基因演算法於各分析模式之停止時機 72
6.4建構基因演算法最佳化類神經網路 73
6.4.1 SPT試驗參數之類神經網路模式 73
6.4.2 CPT試驗參數之類神經網路模式 74
第七章 個案研究之結果與討論 81
7.1 SPT試驗場址介紹與評估結果 81
7.1.1台大校園 82
7.1.2台北民族公園 82
7.1.3士林社子島公園 83
7.1.4松山菸廠 83
7.1.5蘆洲抽水站 83
7.1.6北投機場 84
7.1.7宜蘭科技大學 84
7.1.8員林地區 84
7.1.9嘉義新港 85
7.2 CPT試驗場址介紹與評估結果 86
7.2.1台大校園 86
7.2.2台北民族公園 87
7.2.3士林社子島公園 87
7.2.4松山菸廠 87
7.2.5蘆洲抽水站 88
7.2.6板橋水利局 88
7.2.7三重重新橋 88
7.2.8員林地區 89
7.2.9嘉義太保 89
7.2.10台南歸仁 90
7.3類神經網路評估結果之綜合整理 90
7.4表面波震測場址與有限差分法分析結果 91
7.4.1以色列埃拉特 91
7.4.2日本大阪 91
7.4.3西班牙安達路西亞 92
7.4.4義大利翠思堤 92
7.4.5台灣台北（南勢角） 93
7.4.6挪威奧斯陸 93
7.5 CPT與連續表面波試驗場址之綜合分析 93
7.6分析結果之比較與討論 94
7.6.1 SPT及CPT類神經網路之比較 94
7.6.2類神經網路與迴歸公式之比較 95
7.6.3基因演算法不同選擇、交換方式表現之優劣 96
7.6.4有限差分分析模式之適用性 96
7.6.5簡化法深度參數K之決定 97
第八章 結論與建議 137
8.1結論 137
8.2建議 139
參考文獻 141
附錄 149
A.1 FBADCFDM程式之輸入範例 149
A.1.1使用有限差分法進行正算之輸入範例 149
A.1.2使用有限差分法模式一進行反算之輸入範例 150
A.1.3使用有限差分法模式二進行反算之輸入範例 151
A.1.4輸入分層厚度與剪力波速上下限之範例 153
A.1.5輸入現地頻散曲線資料之範例 154
作者簡歷 155

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