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研究生:陳冠佑
研究生(外文):Kuan-Yu Chen
論文名稱:應用類神經網路模式於台灣海岸結構物上颱風波浪越波之研究
論文名稱(外文):Application of Neural Network Predictor to Typhoon Wave-Induced Overtopping at Coastal Structures in Taiwan
指導教授:臧效義臧效義引用關係
指導教授(外文):Shiaw-Yih Tzang
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:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:120
中文關鍵詞:類神經網路越波流量斜面堤直立堤颱風
外文關鍵詞:neural networkovertoppingsloping wallvertical walltyphoon
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本研究探討以類神經網路模式(Verhaeghe)針對台灣海岸結構物於颱風期間越波量計算之適用性,先以斜面堤及直立堤之模型試驗資料對其做模式驗證,再進而應用於實際颱風案例。模式驗證時,應用Goda等值深海波高方法推算堤前波高,搭配荷蘭淹水防護科技顧問委員會報告TAW求得平均週期,再參照模式與EurOtop Manual中所定義之結構物輸入條件,最後由類神經網路模式與歐盟越波公式做越波量計算後,再與模型試驗量測資料比較。斜面堤部份,從與水利署-屏東番子崙海堤試驗比較結果中發現,類神經網路模式於平台寬度、粗糙度及堤頂出水高等結構物條件均有限制,並以2001年尤特颱風期間屏東番子崙海堤之越波量計算結果與歐盟越波公式比較,發現兩者相對誤差約68%~78%。直立堤部份,從與試驗結果比較得知,當堤頂出水高越小、週期越大時,類神經網路的預測能力越好,且隨著堤趾水深越小、週期越大時,類神經網路的預測結果比歐盟越波公式更為完整且佳。以1996年賀伯颱風期間基隆海大海堤之越波量計算結果與案例研究比較發現,於單一式直立堤兩者相差不大,而於混成式直立堤時,兩者之平均絕對誤差MAPE約12%~17%。
關鍵詞:類神經網路、越波流量、斜面堤、直立堤、颱風

致謝 I
摘要 II
Abstract III
目錄 V
圖目錄 VII
表目錄 X
符號說明 XII
第一章 前言 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究方法 2
1.3 本文組織 3
第二章 文獻回顧與案例介紹 4
2.1 文獻回顧 4
2.1.1 台灣海堤型式分類 4
2.1.2 越波公式及類神經網路 5
2.2 堤前波浪推算 10
2.3 案例介紹 12
2.3.1 屏東-番子崙海堤 12
2.3.2 基隆-海洋大學海堤 13
第三章 類神經網路於斜面堤越波量計算 15
3.1 模式驗證 15
3.1.1 案例介紹 15
3.1.2 波浪及結構物輸入條件設置 18
3.1.3 水利署堤型斷面假設 21
3.1.4 類神經網路結構物參數設置探討 37
3.2 案例應用 45
第四章 類神經網路於直立堤越波量計算 49
4.1 模式驗證 49
4.1.1 案例介紹 49
4.1.2 波浪及結構物輸入條件設置 50
4.2 案例應用 71
第五章 結論與建議 79
5.1 結論 79
5.2 建議 80
參考文獻 82
附錄A 類神經網路參數介紹 86
附錄B 歐盟越波公式參數介紹 97
附錄C 台灣地區部份海岸結構物斷面圖 101

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