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研究生:邱昌宏
研究生(外文):Chiu, Chang-Hung
論文名稱:應用人工智慧最佳化模式推估颱風降雨量-以北行颱風為研究案例
論文名稱(外文):The Application of Artificial Intelligence Optimization Model in Predicting Typhoon Rainfall– Using Northward-moving Typhoons as Examples
指導教授:陳莉陳莉引用關係周文杰周文杰引用關係
指導教授(外文):Chen, LiChou, Wen-Chieh
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:土木工程學系碩士班
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:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:68
中文關鍵詞:颱風類神經網路遺傳演算法運算樹
外文關鍵詞:TyphoonArtificial Neural NetworkGenetic AlgorithmOperation Tree
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本研究應用人工智慧最佳化模式將1999~2008年颱風歷史資料中,選取北行颱風依路徑分類建立颱風降雨量預測模式,利用六項氣象因子以及前一與前二小時之降雨量,總共八項輸入因子以預測下一小時之颱風降雨量,可提供石門水庫管理單位於颱風侵襲期間,有效推估颱風降雨量之參考依據。研究結果顯示將路徑類別做為第九項因子加入模式中,能有效提升預測降雨量之精準度,此外,應用遺傳演算法結合運算樹(GAOT)預測各路徑颱風下一小時降雨量與總雨量之結果較迴歸分析與類神經網路更為精準,再者,GAOT預測模式於各路徑中均篩選出前一小時降雨量此一因子,由此可得知前一小時降雨量對於未來一小時降雨量的預測具有相當程度的影響能力。
Artificial intelligence optimization model was used to establish a prediction model for typhoon rainfall according to the typhoon path category in this study. Northward-moving typhoons from 1999-2008 were selected as historical typhoon data. By using six meteorological factors and the hourly precipitation of 1-hr and 2-hr lead times, a total of eight inputs employed to forecast 1-hr ahead typhoon rainfall. The results may provide the management unit of Shih-Men Reservoir a reference for predicting rainfall effectively during typhoon period. In addition, the application of Genetic Algorithms combined Operation Tree (GAOT) in predicting the 1-hr ahead rainfall and the total rainfall for the sixth path and the seventh path was more accurate than the application of multiple linear regression (MLR) model and artificial neural network (ANN). Moreover, two of four GAOT prediction models extract the rainfall of the previous one hour as input variables. Thus, it was concluded that the rainfall of the previous one hour impacted on the prediction of the 1-hr ahead rainfall significantly.
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 研究背景 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究架構 3
第二章 文獻回顧 5
第三章 研究方法 11
3.1 前言 11
3.2 迴歸分析 11
3.3 類神經網路 13
3.4 遺傳演算法結合運算樹 16
3.4.1 遺傳演算法(Genetic Algorithm,GA) 16
3.4.2 運算樹(Operation Tree,OT) 19
3.4.3 GAOT之運算元 21
3.4.4 GAOT參數設定 23
第四章 研究案例 26
4.1 研究區域概述 26
4.2 颱風降雨事件定義 27
4.3 颱風降雨資料蒐集 28
4.4 預測模式之建立 30
4.5 預測模式架構 32
4.5.1 類神經網路架構 33
4.5.2 遺傳演算法結合運算樹架構 33
4.6 預測模式之校驗 35
第五章 案例成果與討論 37
5.1 路徑六 38
5.2 路徑七 43
5.3 路徑八 49
5.4 路徑九 55
第六章 結論與建議 61
6.1 結論 61
6.2 建議 63
參考文獻 64


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