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研究生:盛嘉宏
研究生(外文):Chia-Hung Sheng
論文名稱:類神經網路與統計迴歸模式在暴潮之研究
論文名稱(外文):Applications of Artifical Neural Network and Regression Model on Storm Surge
指導教授:蔡政翰蔡政翰引用關係
指導教授(外文):Cheng-Han Tsai
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:海洋科學系
學門:自然科學學門
學類:海洋科學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:100
中文關鍵詞:類神經網路多元迴歸分析
外文關鍵詞:Artificial Neural NetworkMultiple Regression Analysis
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台灣地區周圍海氣環境複雜,海岸沿線常有變遷,其中海水位異常現象是造成台灣沿海岸災害的主因之ㄧ,但目前欲求取理想的暴潮(偏差)推估模式需要大量海氣象觀測資料的輸入,使得推估準確的暴潮(偏差)工作顯得複雜且困難。若能發展簡易可靠之暴潮驗證模式,則可提供即時的暴潮(偏差)資料,不但可保障沿海居民生命財產之安全,更可進一步提供海岸、河口溢淹、災害防護以及資料補遺之運用及規劃研究。
此篇論文研究主要針對颱風警報發佈期間,潮位站異常水位變化之驗證,亦即暴潮(偏差)之時序列分析,利用潮位觀測站之海氣象特性,如:測站海平面氣壓、氣溫、露點、相對濕度、最大平均風風向、最大平均風風速、最大瞬間風風向、最大瞬間風風速、降水量、天文潮潮位、測站與颱風間的距離,以及颱風本身之近中心最低氣壓、颱風中心之經緯度、颱風暴風半徑、颱風移動速度、近中心最大風速、瞬間最大陣風等特性變數因子與暴潮(偏差)驗證模式間的關係。分別利用類神經網路的演算技術及多元迴歸分析方法,針對不同颱風及不同地形之測站,相互比較分析以找出最佳的驗證組合,並嘗試減少輸入類神經網路之維度,以提昇整體類神經網路運作之效能,期能增進暴潮預報的準確度。
本研究所使用的驗證工具對於暴潮位驗證結果有不錯的表現,東岸的測站的驗證結果普遍比西岸的測站好,而暴潮偏差值的驗證結果以東部蘭嶼潮位站較佳,另外本研究提供多元迴歸分析與倒傳遞神經網路分析方法來驗證暴潮(偏差)模式,可提供多元暴潮驗證模式以為相互參考之用。
Storm surge caused by typhoons is one of the causes for damages in the coastal areas in Taiwan. One method for predicting surge level is to use complex numerical model. It is desirable to develop a less complex method to predict timely surge level for disaster mitigation.
The objective of this study is to use linear multiple regression model as well as the artifical neural network model to correlate storm surges levels with several independent variables. They are local sea surface atmospheric pressure, local air temperature, local due point, local relative humidity, local average of maximum wind direction, local average of maximum wind speed, local maximum gust wind direction, local maximum gust wind speed, local precipitation, local astronomical tidal level, distance between tidal station and typhoon, typhoon center pressure, longitude and latitude of the typhoon, typhoon radius, typhoon movement speed, typhoon center maximum wind speed, typhoon center maximum gust wind speed.
It was found that these models general have satisfactory correlations with surge level. Better results were obtained for stations on the east coast. Correlation for surge deviation was better for Lanyu stations than others.
誌謝......................................................Ⅱ
中文摘要..................................................Ⅲ
英文摘要..................................................Ⅳ
圖目錄....................................................Ⅶ
表目錄....................................................Ⅹ
第一章緒論.................................................1
1.1研究背景及動機..........................................1
1.2研究目的................................................4
1.3文獻探討與回顧..........................................6
第二章研究理論與方法......................................11
2.1影響暴潮之特徵變數.....................................11
2.2多元迴歸分析(Multiple Regression Analysis, MRA)......11
2.3類神經網路(Artificial Neural Network, ANN)...........13
2.4類神經網路基本架構.....................................15
2.5倒傳遞類神經網路.......................................18
2.6迴歸分析與類神經網路之比較.............................21
第三章實證研究與分析......................................24
3.1多元迴歸分析模式.......................................30
3.2倒傳遞類神經網路模式...................................43
3.3改良式類神經網路模式...................................51
第四章結論與建議..........................................91
4.1結論...................................................91
4.2建議...................................................92
參考文獻..................................................94
附錄1倒傳遞類神經網路學習演算法...........................98
附錄2暴潮(偏差)中各模式所代表意義......................100
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