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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉昌孟
研究生(外文):Chang-Meng Liu
論文名稱:應用類神經網路於高齡者住宅負載估測
論文名稱(外文):Power Load Estimation of Elderly Housing Using Artificial Neural Networks
指導教授:王順源王順源引用關係曾傳蘆曾傳蘆引用關係
口試委員:黃仲欽
口試日期:2012-07-18
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:電機工程系所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:63
中文關鍵詞:人口老化高齡者住宅用電量類神經網路
外文關鍵詞:Population AgingElderly HousingElectricity ConsumptionArtificial Neural Network
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人口老化是世界共同的趨勢,民國100年台灣高齡化比率已達到10.9%,高齡人口總數高達253萬;且經內政部預計在民國125年,高齡人口比例將達21.6%,屆時全國高齡人口將會達到520萬人,高齡人口成長相當快速。由於家庭結構及社經環境的變遷影響下,對於高齡者住宅的需求日益增大,有良善經營管理的高齡者住宅是影響選擇入住意願的重要因素。營運成本對於高齡者住宅的經營管理是相當重要的環節,而電能消耗在營運成本中所佔的比例是最多的部分。因此,本論文以電力監控系統歷史紀錄之用電量、中央氣象局之溼度、溫度與住戶數等資料做為輸入層來訓練類神經網路,輸出層為估測日之用電量,藉以推估往後之負載用電量。由估測結果顯示,應用倒傳遞類神經網路訓練模組所估測之負載用電量,平均誤差最低可收斂至0.1%以內,準確度達可接受的程度。估測之負載用電量資訊,可提供高齡者住宅經營部門作為電能成本之參考與營運管理之應變,以達到永續經營的目標。

Population aging is a common trend in the world, in 2011 the aging ratio has reached 10.9%, the total number of the elderly population up to 2.53 million; and is expected by the Ministry of the Interior in 2036, the proportion of elderly population will reach 21.6%, when the national elderly population will reach 5.2 million, the elderly population is growing very fast. Elderly housing due to the impact of family structure and socio-economic changes in the environment, the demand for elderly housing is increasing, the good management is an important factor to influence the choice of admission to the wishes.Therefore, this thesis, the power consumption of the power monitoring system history, the Central Weather Bureau of humidity, temperature and number of households and other information as the input layer to train the neural network, the output layer to estimate electricity consumption in order to estimate the future electricity consumption of the load.The estimation results show that the application back-propagation neural network training module estimate of the load power consumption, the lowest average error to converge to less than 0.1% accuracy up to an acceptable level. Estimate of the load power consumption information to provide elderly housing operations as a reference for energy costs and operational management of the strain in order to achieve the objectives of sustainable management.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 v
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的與方法 1
1.3 文獻回顧 3
1.4 論文內容概述 4
第二章 高齡者住宅介紹 6
2.1 前言 6
2.2 國外高齡者住宅 6
2.3 台灣高齡者住宅 11
2.4 國內外高齡者住宅的比較 14
2.5 結語 14
第三章 類神經網路理論 15
3.1 前言 15
3.2 類神經網路 16
3.2.1 類神經網路的架構 16
3.2.2 類神經網路的學習方式 20
3.3 倒傳遞類神經網路 22
3.3.1 倒傳遞類神經網路的架構 22
3.3.2 倒傳遞類神經網路的演算法 23
3.3.3 倒傳遞類神經網路的探討 28
3.4 結語 31
第四章 高齡者住宅負載估測與結果 32
4.1 研究流程與方法 32
4.2 類神經網路估測模型 35
4.3 模型估測結果 42
4.4 結語 55
第五章 結論與未來研究方向 60
5.1 結論 60
5.2 未來研究方向 60
參考文獻 62

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