臺灣博碩士論文加值系統

水文系統中降雨-逕流模式於時間、空間上的變異所造成的高度非線性現象，因具有許多不確定的因素，難以描述其間的複雜過程。本文主要考量集水區之降雨分佈不均及地文條件差異，故以類神經網路為主要架構，期望結合水文分佈模式與類神經網路理論，建構模擬集水區降雨-逕流之概念模式。首先以流域流量站的位置劃分許多次集水區，依流域水系圖繪製成流域系統圖，再根據系統圖之次集水區以及渠道網路分佈情況，分別以倒傳遞類神經網路建構次集水區漫地流演算模式及渠道流演算模式，最後將類神經網路予以串聯組合，以完整模擬暴雨對流域各次集水區降雨對逕流之關係。
本文嘗試將颱風資料分類進行訓練，使用多組的類神經網路建立模式庫，以不同網路起始值建構多組符合學習要求之模式，依資料特性，由推論機制判斷應使用之模式，以歐式距離進行比對，依輸入資料結構不同選擇合適的模式進行推論。另利用遺傳演算法搜尋網路連結加權值與閥值，經多次世代的計算達到符合精度水準予以接受，則遺傳演算法搜尋結果為近似最佳之網路參數。驗證資料直接以近似最佳網路參數進行輸出值之推估。將所建立之模式應用於烏溪流域颱風流量預報上，由結果得知類神經網路模式庫表現較為良好，能對未知的水文事件，提供較穩定流量推估。

中文摘要 I
英文摘要 II
目錄 III
表目錄 VII
圖目錄 VIII

第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2文獻回顧 2
1.2.1 水文學物理模式 3
1.2.2 類神經網路 4
1.3遺傳演算法 6
1.3研究方法 7
1.4研究架構 9

第二章 理論分析 11
2.1 線性轉換函數 11
2.2 類神經網路 12
2.2.1 倒傳遞類神經網路 12
2.2.2 BPN學習過程的建立 13
2.2.3 BPN回想過程建立 17
2.3比對方式 18
歐式距離(Euclidean distance) 18
2.4 遺傳演算法 19
2.4.1 遺傳演算法之基本架構 19
2.4.2遺傳演算法之主要運算子 20
2.4.3 遺傳演算法之優點 22
第三章 模式建立與應用 24
3.1 模式建構 24
3.2 研究區域 30
3.3研究資料處理 31
3.4 評鑑標準 33
3.5 模式應用 35
3.5.1 網路架構訂定 35
3.5.2 倒傳遞類神經模式庫 38
3.5.3 遺傳演算類神經網路模式 43
第四章 結果與討論 46
4.1 模式網路輸入項訂定 46
4.2 單一評鑑指標模式庫(SEDB) 49
4.2.1 SEDB檢定結果 49
4.2.2 SEDB驗證結果 54
4.3 多重評鑑指標模式庫(MEDB) 59
4.3.1 MEDB檢定結果 59
4.3.2 MEDB驗證結果 64
4.4 遺傳演算類神經網路模式 (ANN-GA) 69
4.4.1 ANN-GA檢定結果 69
4.4.2 ANN-GA驗證結果 74
4.5 模式結果分析與比較 79
4.5.1 模式庫比較 79
4.5.2 最佳模式庫結果分析與討論 87
4.5.3 最佳模式庫與遺傳演算類神經網路比較 107
4.6模式應用與討論 118
4.6.1資料分類判斷條件修正 118
4.6.2未設測站流量推估 124
第五章 結論與建議 130
5.1結論 130
5.2建議 131
參考文獻 132

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