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研究生:林冠銘
研究生(外文):Kuan-Ming Lin
論文名稱:公路邊坡崩塌之研究-以省道台23線公路為例
論文名稱(外文):Studies of Highway Slop Landslide:Focusing of Tai 23 Highway
指導教授:陳俶季陳俶季引用關係張固宇
指導教授(外文):Shuh-Gi ChernKuh-Yeu Chang
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:河海工程學系
學門:工程學門
學類:河海工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:239
中文關鍵詞:倒傳遞類神經網路最佳化驗證測試混亂矩陣敏感度
外文關鍵詞:Back-propagation Network (BPN)optimization referentsexperimental testingConfusion MatrixWeight Sensitivity Matrix
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本研究以省道台23線公路0k+000至45k+965路段為研究範圍,進行公路邊坡崩塌之研究,主要是探討造成公路邊坡崩塌之因子與促崩因子間的相關性。採用PCNeuron 4.0套裝軟體中之倒傳遞類神經網路(Back-propagation network,BPN)進行研究分析。
研究資料範圍為民國87到民國96年其10間年邊坡崩塌災變資料為依據,共收集邊坡崩塌資料有201組;邊坡崩塌位置有125處。選擇雨量、坡度、坡高、坡型、岩層及岩性6項因子,作為網路分析之輸入變數。網路分析之輸出變數為邊坡崩塌及邊坡未崩塌。本研究所建構之倒傳遞類神經網路參數的最佳化為:隱藏層層數採用一層隱藏層;隱藏層處理單元數目為5;學習速率為0.5;慣性因子為0.6;訓練循環次數為4000次;測試週期為10;訓練範例與測試範例之比例組合為1:1。
經由倒傳遞類神經網路訓練及測試結果顯示,訓練範例之誤判率為21.605%,測試範例之誤判率為36.421%。訓練範例及測試範例正判率均達60%以上,顯示本研究建構之網路分析模式及網路參數是可行的。以混亂矩陣作為驗證測試,其正判率為81.79%,顯示應用倒傳遞類神經網路進行邊坡崩塌分析時,可以確認網路是具有普遍性的。敏感度分析結果顯示,本研究6項因子對於邊坡崩塌之相對影響程度由高至低排序分別為岩層、坡度、坡高、雨量、坡型及岩性。
The purpose of the thesis is to figure out the corrrelation among the inherent and initiating causes, which result in or induce highway slope landslides, focusing on one section of Tai-23 Highway from 0k+000 to 45k+965. The software Back-propagation Network (BPN) of PC Neuron 4.0 is the method to analyze the collected 201 sets of data on highway slope landslides, happening at 125 sites during the recent 10 years.
Choose the following six factors as input variants of the Network: rainfall, slope, altitude, shape, formation and characteristics; failed and non-failed slope as the output variants. Here are the BPN optimization referents constructed for this research: one hidden layer, five processing elements, learning rate η=0.5, momentum factor 0.6, train circle 4000 times, test period 10, and the ratio 1:1 between the numbers of training examples and testing examples.
Through the training and testing of BPN, the result shows that the error rate of training examples is 21.605% and that of testing examples 36.421%. The accuracy rate of the two kinds of examples is both higher than 60%, which tells that the Network analysis model and optimization referents constructed for this research is feasible. According to the experimental testing of Confusion Matrix, the accuracy rate is 81.79%, which indicates it’s for certain and valuable to use BPN as a method to analyze the cases of slope landsides. Based on the analysis result of Weight Sensitivity Matrix , the research concludes that the six factors which affect the slope landslides are put in the order of influential strength from high to low: formation, slope, altitude, rainfall, shape and characteristics.
中文摘要 I
英文摘要 II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VIII
圖目錄 XII
附錄 XV

第一章 緒論 1
1.1研究路線背景 1
1.2研究動機 2
1.3研究目的 3
1.4研究內容與研究流程 4
1.4.1研究內容 4
1.4.2研究流程 5
第二章 文獻回顧 8
2.1崩塌的定義 8
2.2山區道路災變的基本特性 10
2.2.1邊坡之基本特性 11
2.2.2道路邊坡之破壞分類 11
2.2.3邊坡常見破壞模式 15
2.2.4道路邊坡之破壞原因 15
2.3邊坡損害原因 16
2.4類神經網路之相關研究 21
2.5國外在類神經網路之相關研究神經網路之應用 24
2.6東部海岸山脈公路邊坡破壞之相關研究 25
2.7邊坡破壞因子之相關研究 27
第三章 分析方法 47
3.1類神經網路的基本概念 47
3.1.1生物神經元及人工神經元 48
3.1.2類神經網路的發展歷史 50
3.1.3類神經網路的理論架構 52
3.1.4類神經網路之分類 58
3.2倒傳遞類神經網路 60
3.2.1倒傳遞類神經網路基本原理 60
3.2.2敏感度的倒傳遞 63
3.2.3倒傳遞類神經網路的演算模式 65
3.2.4學習結果的檢驗 66
3.2.5倒傳遞類神經網路的演算步驟 67
3.2.6敏感度分析 70
3.3小結 71
第四章 研究區域概述 86
4.1地理環境 86
4.1.1地形 86
4.1.2地層及地質構造 87
4.1.3地震 91
4.1.4降雨量與雲量 92
4.1.5颱風 93
4.2區域地質環境 94
第五章 邊坡崩塌因子的選擇與資料整理 111
5.1邊坡崩塌因子的選擇與分級 111
5.1.1坡度分級 112
5.1.2坡高分級 112
5.1.3邊坡型態分級 113
5.1.4岩層種類分級 113
5.1.5岩性組成分級 114
5.1.6雨量分級 115
5.2變數值域變換及輸入(出)資料之評分準則 116
5.2.1輸入資料之評分準則 118
5.2.2輸出資料之評分準則 123
5.3邊坡崩塌因子整理與分析 124
5.3.1類別資料的分析 126
5.4小結 128
第六章 類神經網路分析 157
6.1倒傳遞類神經網路的架構 157
6.1.1倒傳遞類神經網路的重要參數 157
6.1.2網路訓練驗證 159
6.1.3倒傳遞類神經網路參數的最佳化 162
6.2倒傳遞類神經網路模式的分析 171
6.2.1倒傳遞類神經網路的訓練 172
6.2.2分析結果 174
6.3小結 180
第七章 結論與建議 207
7.1結論 207
7.2建議 208
參考文獻 210

表 目 錄

表 2-1 邊坡破壞型態分類表 28
表 2-2 我國水土保持手冊對於崩塌地的分類 29
表 2-3 歷年學者採用之破壞因子整理表 30
表 3-1 轉換函數分類表 73
表 3-2 類神經網路分類 75
表 3-3 類神經網路模式簡表 76
表 3-4 倒傳遞類神經網路常用之演算法分類表 77
表 3-5 倒傳遞類神經網路演算法之差異表 78
表 3-6 古典最佳化技巧 79
表 3-7 學習過程的演算步驟流程 80
表 3-8 回想過程的演算步驟 81
表 4-1 省道台23線富里-東河里程表及道路寬度表 99
表 4-2 省道台23線富里-東河道路寬度表 99
表 4-3 台灣地震分區 100
表 4-4 雨量測站 101
表 4-5 1897~2007年各月及全年侵台颱風統計表 101
表 4-6 台23線公路沿線岩層及岩性表 102
表 5-1 我國水土保持技術規範坡度分級標準 129
表 5-2 坡度分級 130
表 5-3 坡高分級 130
表 5-4 邊坡型態分級 131
表 5-5 台23線公路沿線邊坡岩層及岩性表 132
表 5-6 公路沿線岩層種類表 133
表 5-7 岩層種類分級表 134
表5-8 岩性種類分級表 134
表5-9 邊坡崩塌的降雨臨界值 135
表5-10降雨量分級 135
表5-11災變總累積雨量統計表 136
表5-12颱風路徑型態統計 138
表5-13坡度因子之評分等級 139
表5-14坡高因子之評分等級 140
表5-15東側總累積降雨量因子之評分等級 141
表5-16西側總累積降雨量因子之評分等級 142
表5-17民國87~96年崩塌邊坡現地調查資料統計表 143
表5-18岩層因子之評分等級 147
表5-19岩性因子之評分等級 148
表5-20邊坡型態因子之評分等級 149
表5-21民國87~96年災變類別分類表 150
表5-22民國87~96年發生及未發生崩塌災變次數統計表 150
表5-23 Pearson積差相關係數 151
表5-24 Pearson積差相關係數顯著性(雙尾) 151
表6-1 假說判斷表 186
表6-2 崩塌災害次數統計表(2475筆資料) 186
表6-3 混亂矩陣(2475筆資料) 186
表6-4 崩塌災害次數統計表(1159筆資料) 186
表6-5 混亂矩陣(1159筆資料) 187
表6-6 崩塌災害次數統計表(783筆資料) 187
表6-7 混亂矩陣(783筆資料) 187
表6-8 混亂矩陣(648筆資料) 188
表6-9 混亂矩陣(449筆資料) 188
表6-10樣本數量分析結果統計表 188
表6-11不同隱藏層處理單元數之誤判率及誤差均方根比較 189
表6-12學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0) 189
表6-13學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0.1) 190
表6-14學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0.2) 190
表6-15學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0.3) 191
表6-16學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0.4) 191
表6-17學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0.5) 192
表6-18學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0.6) 192
表6-19學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0.7) 193
表6-20學習速率與慣性因子組合表(慣性因子為0.8) 193
表6-21不同訓練循環次數之誤判率及誤差均方根比較表 194
表6-22訓練範例與測試範例不同比例之比較表 195
表6-23評分值域之範圍採用(0.2~0.8) 195
表6-24評分值域之範圍採用(1.0~4.0) 196
表6-25評分值域之範圍採用(2.0~8.0) 196
表6-26去除雨量因子後之測試結果 197
表6-27去除坡度因子後之測試結果 197
表6-28去除坡高因子後之測試結果 197
表6-29去除坡型因子後之測試結果 198
表6-30去除岩層因子後之測試結果 198
表6-31去除岩性因子後之測試結果 198
表6-32去除各影響因子後之測試結果 199
表6-33輸入及輸出範例統計資料 199
表6-34輸入範例統計資料與各類別因子之評分等級對照表 200
表6-35網路訓練結果之混亂矩陣 201
表6-36假說判斷表 201
表6-37比率分析表 201
表6-38輸入值與隱藏層單元間網路連結加權值與偏權值 202
表6-39輸出值與隱藏層單元間網路連結加權值與偏權值 202
表6-40輸入及輸出範例之敏感度矩陣(Weight Sensitivity Matrix) 203
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