(18.206.177.17) 您好!臺灣時間:2021/04/23 05:42
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:吳明銘
研究生(外文):Wu Ming-Ming
論文名稱:田口法類神經網路模式預測優養指標之研究-以翡翠水庫為例
指導教授:陳莉陳莉引用關係
指導教授(外文):Chen Li
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:土木與工程資訊學系碩士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:翡翠水庫田口法倒傳遞類神經卡爾森指標總磷葉綠素透明度
相關次數:
  • 被引用被引用:7
  • 點閱點閱:282
  • 評分評分:系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔系統版面圖檔
  • 下載下載:70
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
根據1999年聯合國環境規畫署(UNEP)的報告指出,未來最令人擔憂的兩大問題是淡水不足與全球暖化,水覆蓋地球表面百分之七十的面積,但人類可資利用維生的淡水不到全球水資源的百分之一。
而翡翠水庫為台北水源特定區最重要的水資源,重要性不容忽視,本研究主要目的是希望透過翡翠水庫檢測項目,瞭解因子之權重關係,進行分析並建立時序性倒傳遞類神經網路模式,並以田口玄一博士發展出來的田口實驗計畫法為理論基礎,改善傳統類神經網路參數設定,建立總磷、葉綠素、透明度及卡爾森之預測模式,其預測模式結果如下:總磷(TP)模式之訓練、驗証範例RMSE分別為11.39717353、13.6236144;葉綠素a(Chl-a)模式之訓練、驗証範例RMSE分別為2.429054656、2.164319229;透明度(SD)模式之訓練、驗証範例RMSE分別為0.578251627、0.98168951;卡爾森模式之訓練、驗証範例RMSE分別為2.815502173、3.143367128,以透明度模式為最佳的預測效果。
摘要 I
目錄 II
圖目錄 IV
表目錄 VI
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 研究動機 1
1-3 研究目的 2
1-4 研究範圍簡介 3
1-5 翡翠水庫之狀況 4
1-6 本研究之研究流程 5
1-7 論文架構 6
第二章 文獻探討 7
2-1 類神經網路相關文獻 7
2-2 田口實驗計畫法相關文獻 9
2-3 優養化相關文獻 10
第三章 研究理論基礎 12
3-1 類神經網路簡介 12
3-1-1 生物神經系統 13
3-1-2 人工神經元 15
3-1-3 依學習策略分類 17
3-1-4 依網路架構分類 19
3-1-5 倒傳遞類神經網路 20
3-1-6 網路參數設定 21
3-1-7 類神經網路的特性 22
3-2 田口實驗計畫法 23
3-3 模式評鑑指標 27
3-3-1 類神經模式 27
3-3-2 水質優養程度指標判定 28
第四章 模式建構與結果 30
4-1 相關性分析 30
4-2 田口法類神經網路建立預測模式 31
第五章 討論與建議 53
5-1結果與討論 53
5-2 建議 54
參考文獻 55
McCulloch, W. S. and Pitts, W. H., 「A Logical Calculus of the
IdeasImmanent in Nervous Activity,」 Bulletin of Mathematical
Biophysics, Vol.5, pp. 114-133, 1943.
Rosenblatt F. The Perceptron: A Probabilistic Model for
InformationStorage and Organization in the Brain. Psych. Rev. 65:
386-408, 1958.
Xia J. "A Grey System Method Applied to Forecasting of Lake Water
Quality," The Journal of Grey System, Vol. 2, No. 2, p.257-265, 1990.
Kuo. J. T., Wang. Y. Y., and Lung. W. S., 「A hybrid neural-genetic
algorithm for reservoir water quality management」, Water Research,
Vol 40, pp. 1367-1376, 2006.
Kuo. J. T., Hsien. M. H., Lung. W. S., and She. N., 「Using
artificial neural network for reservoir eutrophication prediction」,
Ecological Modelling, Vol 200, pp.171-177, 2007.
黃義銘(1996),「類神經網路在調配區域水資源之應用」,碩士論文,國立成功大學水利
及海洋工程學系。
劉新達(1996),「類神經在水庫操作的應用」,碩士論文,國立交通大學土木工程學系。
盧瑞山(1998),「類神經網路於環境資訊之鑑識、推估及預測之研究」,博士論文,國立臺灣大學環境工程學研究所。
詹智全(2001),「國內水庫優養化評估因子及藻類指標間之相關性分析研究」,碩士論文,國立中興大學環境工程研究所。
陳家偉(2002),「以迴歸分析與類神經網路建構高性能混凝土工作度模型之比較研究」,碩士論文,中華大學土木工程學系碩士班。
李永昌 (2002),「應用田口法與類神經網路於射出成型製程之建構與分析」,碩士論文,國立台灣科技大學工程技術研究所自動化及控制學程。
張大元(2003),「類神經網路在水庫放流對河川水位增量之研究」,碩士論文,中原大學土木工程學系。
洪松男(2003),「結合類神經田口法與基因演算法在多品質特性下之製程最佳化參數設計」,碩士論文,大葉大學工業工程學系碩士班。
曾顯聰(2004),「微透鏡陣列熱熔製程之穩健化設計」,國立台灣科技大學機械工程系。
姚俊豪(2004),「翡翠水庫藻類之模擬」,碩士論文,國立台灣大學土木工程學研究所。
王泰盛(2004),「季節性翻轉與春秋藻華水體之卡爾森優養指標應用與水質預測之研究-以翡翠水庫為例」,碩士論文,中華大學土木工程學系研究所。
賴裕宗(2006),「比較進化演算法與類神經網路應用於預測德基水庫入流量之研究」,碩士論文,中華大學土木與工程資訊學系。
白書禎(2000),「翡翠水庫水質垂直結構季節性變化與監測」,翡翠水庫管理局委託,台大海研所執行。
吳俊宗、高麗珠(2002),「翡翠水庫藻類與水質關係之長期監測(II)」,中央研究院,研究報告。
葉怡成,1993,「類神經網路模式應用與實作」,儒林圖書。
鐘清章,1996,「田口式品質工程導論」中華民國品質協會發行。
陳耀茂 譯,1997,「田口實驗計畫法」,滄海書局。
張清源(1990),「翡翠水庫之優養化探討」,台北水庫管理局。
蘇朝墩(2002),」品質工程」,中華民國品質工程學會發行。
張斐章、張麗秋、黃浩倫,2003,「類神經網路-理論與實務」,東華書局。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
系統版面圖檔 系統版面圖檔