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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:華德凱
研究生(外文):Te-KaiHua
論文名稱:應用倒傳遞網路判別已知漁船航跡資料之作業漁法
論文名稱(外文):The Analysis of Fishing Boat Voyage Data for Identity Fishing Method by Back-propagation Network Method
指導教授:林忠宏林忠宏引用關係
指導教授(外文):Chung-Hung Lin
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:系統及船舶機電工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:52
中文關鍵詞:倒傳遞網路航程記錄作業漁法航跡資料
外文關鍵詞:Voyage Data RecorderFishing methodArtificial Neural Network
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配合安裝在漁船上的航程記錄器(Voyage Data Recorder,VDR),彙整出大量漁船的出航時數、航跡、作業漁法等資料,然而漁船在該航次中使用的作業漁法,並不一定與漁業執照上登記的主、兼漁業經營種類相同,本文主要目的為運用倒傳遞神經網路的方法分析處理VDR所截取到的航跡數據,並找出作業漁法的特徵與漁船的實際作業漁法。
將漁船航跡資料中一個航次的速率項統計後,搭配本次的出航時間與漁船出航面積比例,可以將資料整理成以七個參數表達一個航次作業狀況的格式,應用類神經網路中的倒傳遞網路進行學習,再針對焚寄網、刺網、拖網、鮪延繩釣四種漁法,從以下兩種訓練資料選取方式進行討論,第一種選取方式以四種單一漁法樣本船一整年之航次資料做為訓練範本,第二種為有變換漁法之樣本船一年中的兩種漁法特徵作為訓練範本。第一種方式中有對不同船隻之預測與同船不同年之預測,不同樣本船之漁法辨識結果為:焚寄網75%、刺網46%、拖網85%、鮪延繩釣68%,同船之2014年預測結果:焚寄網81%、刺網85%、拖網80%、鮪延繩釣83%,2015年預測結果:焚寄網83%、刺網71%、拖網87%、鮪延繩釣85%,第二種選取方式中對2014、2015年各101筆與125筆航次的辨識結果,經驗證可知各只有三筆的航次使用訓練範本外的作業方式,且可經由訂定閥值正確挑出該航次,其他航次均依照學習的範例做出正確的辨識。

With installed Voyage Data Recorders (VDR), Cheng Kung University aggregate a large amount of fishing boat data including sailing time, fishing track, fishing method, etc.However, the registered fishing method on license is not necessarily the same as the method which used in the voyage. The main purpose of this study is using the VDR data to identify the typical characteristics of fishing methods and the vessel operating status.

The Matlab is applied for applying Artificial Neural Network (ANN), we select the speed term in a voyage, the fishing time, the area ratio as input variables, select torch light net method, Gillnetting, trawling, tuna longline fishing as output target. To discuss two different types of training data selection. The first type use voyage data from four kinds of sample ships which with single fishing method in a year. The second type use voyage data from single ship which with two different fishing methods. In the first type, testing data were four different ships with single fishing method from training data, the accuracy of prediction were, torch light net 75%, Gillnetting 46%, trawling 85%, tuna longline fishing 68%. Testing data , the accuracy of prediction were, torch light net 81%, Gillnetting 85%, trawling 80%, tuna longline fishing 83%, the accuracy of prediction were, torch light net 83%, Gillnetting 71%, trawling 81%, tuna longline fishing 85%, In the second type, we can identify almost every voyage data in 2014 and 2015 by setting threshold.

摘要 I
ABSTRACT II
致謝 VI
目錄 VII
表目錄 X
圖目錄 XI
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 文獻回顧 1
1.3 本文架構 3
第二章 類神經網路介紹 4
2.1 類神經網路基本理論 4
2.2 類神經網路基本架構 5
2.3 倒傳遞網路簡介 7
2.3.1 網路架構 7
2.3.2 演算法 8
2.3.3 網路參數設計 10
2.4 運算軟體 11
第三章 漁船航跡資料分析與處理 12
3.1 漁船航跡資料 12
3.1.1 航跡資料來源 12
3.1.2 航跡資料格式 13
3.1.3 港內資料去除 13
3.1.4 巡航階段資料去除 14
3.2 漁法特徵 18
3.2.1 分析作業漁法特徵 18
3.2.2 出航時間 23
3.2.3 出航後航行範圍 23
3.3 設計類神經網路參數 25
第四章 漁法預測結果與討論 26
4.1 以單一漁法樣本船訓練 26
4.1.1 同年份之訓練與預測 26
4.1.2 同一樣本船跨年份之預測 32
4.2 變換漁法樣本船 37
4.2.1 樣本船訓練與預測 37
4.3 結果討論 47
第五章 結論與未來展望 49
5.1 結論 49
5.2 未來建議 49
參考文獻 51

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[7]林逸塵,類神經網路應用於空氣品質預測,國立中山大學環境工程研究所,2002
[8]林忠宏,簡健睿,劉軒宏,運用船速估算沿近海作業漁船耗油量的可行性分析,第二十屆中國造船暨輪機工程研討會,2008
[9]林忠宏, 航跡に基づいて漁撈作業海の実態を把握する試み, 平成25年度日本水產學會秋季大會,2013
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[12]許振豪,高雄沿近海動力漁船作業型態與其漁獲特徵間之判別分析研究,國立臺灣大學海洋研究所,2005
[13]黃南祁,倒傳遞網路在對接銲鋼材疲勞壽命預測上之應用,國立成功大學系統暨船舶機械工程研究所,2001
[14]謝雅吟,利用船位及漁撈日誌資料分析台灣西南海域中小型雙拖網漁業活動之特性,國立臺灣海洋大學環境生物與漁業科學學系研究所,2010
[15]鐘任桓,台灣沿近海漁業資訊系統之建構與應用,國立成功大學系統與船舶機電工程研究所,2010
[16]羅華強,類神經網路-MATLAB的應用第三版,高立圖書有線公司,新北,2011

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