臺灣博碩士論文加值系統

台灣位於亞熱帶地區屬於海島型氣候，颱風與地震為台灣最常見之自然災害。根據中央氣象局統計每年約有3.5個颱風侵襲台灣，颱風所挾帶之豪雨量，對台灣影響最大。颱風所挾帶之充沛雨量，是現今理論研究與預報作業兩層面非常關切之問題。本研究以人工智慧模式將2000~2008年颱風歷史資料選取西行颱風按其路徑分成五類分別建立颱風資料庫；目的在於建立各路徑颱風之預測模式用以預測石門水庫颱風降雨期間下ㄧ時刻颱風降雨量及颱風總降雨量。研究結果指出遺傳演算法結合運算樹(GAOT)預測各路徑颱風之下一時刻降雨及總降雨量較迴歸分析與類神經網路之預測降雨量更為準確，具有應用於現地之潛在力，未來可作為石門水庫管理單位之操作規劃參考。

Typhoon often brings abundant rainfall in Taiwan. Therefore, both theoretical research and forecasting work are very concerned about this problem. This study applied the artificial intelligence model, namely genetic algorithm operation tree (GAOT), to establish the precipitation forecasting model during typhoons for five categories of typhoon paths. The forecast models predicted 1-hour ahead hourly precipitation and the total rainfall during a typhoon. Shihmen Reservoir watershed was chosen as a study area. Results show that the predicting accuracies of GAOT were higher than those of regression analysis and artificial neural network (ANN). Accordingly, GAOT successfully demonstrated its capability and efficiency for typhoon rainfall prediction.

本文目錄
摘 要 i
ABSTRACT ii
誌 謝 iii
本文目錄 iv
表 目 錄 vi
圖 目 錄 vii
第一章 前言 1
1-1研究動機 1
1-2研究目的 2
1-3 研究架構與流程 3
第二章 文獻回顧 5
第三章 研究方法 8
3-1迴歸分析 8
3-2類神經網路 10
3-2.1神經元運算模型 10
3-2.2倒傳遞類神經網路模式（Back-propagation Network，BPN） 14
3-3遺傳演算法結合運算樹(Genetic Algorithm Operation Tree，GAOT) 17
3-3.1 遺傳演算法(Genetic Algorithm，GA) 17
3-3.2 運算樹(Operation Tree，OT) 20
3-3.3遺傳演算法結合運算樹之運算元 22
3-3.4 GAOT參數設定 24
第四章 案例介紹 27
4-1 研究地區簡介 27
4-2 研究資料蒐集 29
4-3颱風降雨事件之定義 33
4-4 預測模式之建立 33
4-5 預測模式架構 35
4-6 預測模式之校驗 39
第五章 案例討論 41
5-1 路徑一 41
5-2 路徑二 46
5-3 路徑三 50
5-4 路徑四 55
5-5 路徑五 60
5-6 小結 64
六、結論與建議 66
6-1 結論 66
6-2 建議 67
參考文獻 68
附錄 (一) 韋帕颱風類神經網路運算方程式 71
附錄 (二) 薔蜜颱風類神經網路運算方程式 72
附錄 (三) 鳳凰颱風類神經網路運算方程式 73
附錄 (四) 帕布颱風類神經網路運算方程式 74
附錄 (五) 杜鵑颱風類神經網路運算方程式 75

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