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研究生:盧育聘
研究生(外文):Yuh-Pin Lu
論文名稱:類神經網路於公路邊坡破壞潛能之評估
論文名稱(外文):Evaluation of Highway Slope Failure Using Artificial Neural Networks
指導教授:李宗霖李宗霖引用關係
指導教授(外文):Tsong-Lin Lee
學位類別:碩士
校院名稱:立德管理學院
系所名稱:資源環境研究所
學門:環境保護學門
學類:環境資源學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:阿里山公路類神經網路公路邊坡破壞南橫公路
外文關鍵詞:South-Cross HighwayA-Li-San HighwayHighway Slope FailureArtificial Neural Networks
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近年來,公路邊坡破壞已陸續引起許多專家學者及工程師廣泛的注意。一般而言,公路邊坡破壞受到許多因素的影響,例如坡度、坡高、地質材料、地質構造、土地利用、雨量及地震等等。往昔於傳統公路邊坡破壞的評估方法中,常假設各因子間呈簡單之線性關係來進行危險度之評估。然而,因每個因子對邊坡破壞的影響非屬於線性關係,因此較無法反應出實際狀況,其可信度有待進一步之探討。基此,本研究擬採用類神經網路具有高度學習能力及處理非線性的問題,來建立公路邊坡破壞潛能之評估模式,文中以南橫公路及阿里山公路二個實際案例進行驗證。本文研究結果顯示,使用所收集之影響邊坡破壞因子,可相當準確預測公路邊坡破壞之情況,但若以簡化之因子進行公路邊坡破壞之預測,也可達到良好之準確性。此外,本文亦進行地震與非地震因素引致邊坡破壞之分析,結果發現在地震與降雨二種因素交互作用下,明顯地對邊坡破壞有極大之影響。
In recent years, the highway slope failure has been widely studied by geotechnical engineers. However, Conventional investigations for determining slope failure have focused on the linear relationships among many factors, such as slope angle, slope height, material, construction, rainfall, earthquake and so on. In fact, this problem is still a complex nonlinear relationship. This paper presents an application of the artificial neural network for assessing the slope failure using these factors. On site slope failure data at the highways of Taiwan 20 (South-Cross Highway) and the highways of Taiwan 18 (A-Li-San Highway) were used to test the performance of the artificial neural network model. The results indicate that the artificial neural network can be efficiently estimated slope failure potential using the major factors.
摘 要....................................I
ABSTRACT..................................II
誌 謝....................................III
目 錄....................................IV
表 目 錄................................VI
圖 目 錄................................VII

第一章 緒論...............................1
1-1 研究動機..............................1
1-2 研究方法與流程........................1
1-3 論文內容..............................2
第二章 文獻回顧...........................3
2-1 邊坡之基本特性........................3
2-1-1 邊坡破壞之因素......................3
2-1-2 邊坡破壞之分類......................5
2-1-3 台灣邊坡災害危險區域................6
2-2 公路邊坡破壞之相關研究................7
2-3 類神經網路之相關研究..................9
第三章 類神經網路........................11
3-1 類神經網路簡介 .......................11
3-1-1 類神經網路發展史...................11
3-1-2 類神經網路定義.....................12
3-1-3 類神經網路基本架構.................12
3-1-4 類神經網路特性.....................13
3-2 倒傳遞類神經網路.....................14
3-2-1 倒傳遞類神經網路架構...............14
3-2-2 倒傳遞網路演算法...................15
3-2-3 倒傳遞網路演算流程.................21
第四章 實例操作..........................22
4-1 資料來源.............................22
4-1-1 南橫公路...........................22
4-1-2 阿里山公路.........................23
4-1-3 資料前處理.........................23
4-1-4 效能評估指標.......................24
4-2 邊坡破壞之類神經網路預測模式.........24
4-2-1 主要邊坡破壞因子之決定.............25
4-2-2 網路模式最佳化.....................25
4-3 南橫公路案例分析.....................26
4-4 阿里山公路案例分析...................29
4-5 地震因子與降雨因子之探討.............31
第五章 結論與建議........................33
5-1 結論.................................33
5-2 建議.................................33
參考文獻.................................35
簡 歷.................................86
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