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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 徐年盛 | |
dc.contributor.author | Chun-Wen Lo | en |
dc.contributor.author | 羅竣文 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-05-20T21:33:02Z | - |
dc.date.available | 2010-08-20 | |
dc.date.available | 2021-05-20T21:33:02Z | - |
dc.date.copyright | 2010-08-20 | |
dc.date.issued | 2010 | |
dc.date.submitted | 2010-08-17 | |
dc.identifier.citation | Chiu, S. L., “Fuzzy Model Identification Based Oncluster Estimation,” Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, Vol.2, Issues 3, 1994.
Chen S. H., Lin, Y. H., Chang, L. C., Chang, F. J., “The strategy of building a flood forecast model by neuro-fuzzy network,” Hydrological Processes, Vol.20, pp.1525-1540, 2006. El-Fallahi, A., Martí, R., Lasdon, L., “Path Relinking and GRG for Artificial Neural Networks,” European Journal of Operational Research, Vol. 169, Issue 2, pp. 508-519, 2006. Glover, F., M. Laguna., “Tabu Search,” Kluwer Academic Publishers, Boston, MA, USA. 1997 Grecu, M., Krajewski, W. F., “A Large-sample Investigation of Statistical Procedures for Radar-based Short-term Quantitative Precipitation Forecasting,” Journal of Hydrology, Vol.239, Issues 1-4, pp. 69−84, 2000. Jang, J. S. R., ”ANFIS: Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol.23, Issue 3, pp. 665-685, 1993. Jang, J. S. R., Sun, C. T., Mizutani, E., ”Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence,” Matlab Curriculum Series, Prentice-Hall International Inc.: Upper Saddle River, N.J., 1997. Leahy, P., Kiely, G., Corcoran, G., “Structural Optimisation and Input Selection of an Artificial Neural Network for River Level Prediction,” Journal of Hydrology, Vol.355, Issues 1-4, pp. 192-201, 2008. Lee, C. S., Huang, L. R., Shen, H. S., Wang, S. T., “A Climatology Model for Forecasting Typhoon Rainfall in Taiwan,” Natural Hazards, Vol.37, pp. 87-105, 2006. Lin G. F., Chen L. H., “Application of an artificial neural network to typhoon rainfall forecasting,” Hydrological Processes, Vol.19, pp.1825-1837, 2005. Liu, H., Chandrasekar, V., Xu, G., “An Adaptive Neural Network Scheme for Radar Rainfall Estimation From WSR-88D Observations,” Journal of Applied Meteorology, Vol.40, Issues 11, pp.2038−2050, 2001. Luk, K. C., Ball, J. E., Sharma, A., “A Study of Optimal Model Lag and Spatial Inputs to Artificial Neural Network for Rainfall Forecasting,” Journal of Hydrology, Vol.227, Issues 1-4, pp. 56-65, 2000. Luk, K. C., Ball, J. E., Sharma, A., “An Application of Artificial Neural Networks for Rainfall Forecasting,” Mathematical and Computer Modelling, Vol.33, Issues 6-7, pp. 683-693, 2001. Nasseri, M., Asghari, K., Abedini, M. J., “Optimized Scenario for Rainfall Forecasting Using Genetic Algorithm Coupled with Artificial Neural Network,” Expert Systems with Applications , Vol.35, Issue 3, pp. 1415-1421, 2008. Ramı′rez , M. C. V., Velho, H. F. C., Ferreira, N. J.,” Artificial Neural Network Technique for Rainfall Forecasting Applied to the Sao Paulo Region,” Journal of Hydrology, Vol. 301, Issues 1-4, pp. 146-162, 2005. Rosenblatt, F., ”The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain,” Psych, Rev. 65, pp. 386-408, 1958. Rumelhart, D. E., McClelland, J. L., ”Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition,” MIT Press, Cambridge, M.A., Vol. 1, 1986. Spearman, C., “The Proof and Measurement of Association between Two Things,” Amer. J. Psychol., Vol.15, pp. 72–101, 1904. Toth , E., Brath, A., Montanari, A., “Comparison of Short-term Rainfall Prediction Models for Real-time Flood Forecasting,” Journal of Hydrology, Vol. 239, Issues 1-4, pp. 132-147, 2000. 吳宗堯、謝信良、喬鳳倫、陳正政、黃清芳,「曾文水庫集水區降水特性分析及颱風降水預報之研究」,大氣科學,第八期,第1−13頁,1981。 王時鼎、顏清連、陳泰然、謝信良,「台灣颱風降雨特性及其預報研究(三) 」,國家科學委員會防災科技研究報告,第74−51號,共152頁,1986。 鄭連焜、陳秀娟,「颱風模式法推估PMP之進一步研究」,中興顧問社,1998。 李清勝、周仲島、吳俊傑,「台灣地區之氣象災害」,土木技術,第一卷,第二期,第45−66頁,1998。 葉天降、吳石吉、謝信良,「簡單統計方法應用於台灣地區颱風降水預測之研究:(一)預測方法與台北颱風降水之預測校驗」,大氣科學,第二十七期,第四號,第395−412頁,1999。 李鴻源、黃威雄,「應用類神經網路於颱風降雨預報之研究」,第十一屆水利工程研討會論文集,第c35−c39頁,2000。 周乃昉、鄭子璉、林柏承,「應用類神經網路於颱風降雨量之推估」,第十一屆水利工程研討會論文集,第c23−c28 頁,2000。 林建發,「颱風降雨量之統計回歸預測」,國立中央大學統計研究所碩士論文,2000。 童慶斌、周俊安,「禁忌演算法應用於決定最佳地下水參數分區」,八十九年度農業工程研討會論文集,高雄,2000。 張斐章、張麗秋,「自組性模糊控制理論於水庫操作之研究」,行政院國家科學委員會補助專題研究計畫成果報告,2000。 葉天降、謝信良、吳石吉,「簡單統計方法於台灣地區颱風降水預測之研究:(二)預測結果隨區域之分布」,大氣科學,第二十八期,第四號,第263−279頁,2000。 李昀寰,「颱風降雨量與風速之統計預測」,國立中央大學統計研究所碩士論文,2001。 葉天降、樊彩虹、李昀寰,「台灣地區颱風降水之回歸預測(一)台北颱風降水線性回歸預測模式」,大氣科學,第二十九期,第一號,第77−96頁,2001。 周俊安,「禁忌演算法應用於優選地下水模式參數之分區」,國立台灣大學生物環境系統工程學研究所碩士論文,2002。 衛強、鄭克聲,「應用氣象衛星影像於降雨量推估之研究」,台灣水利,第五十卷,第三期,第35−48頁,2002。 段智懷,「倒傳遞類神經網路小區域颱風降雨預報-前饋式與遞迴式之比較」,逢甲大學水利工程研究所碩士論文,2004。 張斐章、王元鵬,「以禁忌演算法優選輻狀基底函數類神經網路之參數」,台灣水利,第五十二卷,第四期,第43−52頁,2004 邱建堯,「結合GA 與CG 優選最佳倒傳遞類神經網路--以雨水下水道水位預測模式為例」,國立台灣大學生物環境系統工程學研究所碩士論文,2005。 張斐章、張麗秋,「類神經網路」,東華書局,2005, 張麗秋、沈宏榆、許弘政、林晏佐,「人工智慧於集水區水文資訊預警系統之研究」,行政院國家科學委員會專題研究計畫,2006。 曹鎮、陳文福、徐義人,「應用模糊理論於颱風降雨量之推估」,水土保持學報 ,第三十八卷,第一期,第21−30頁,2006 蔡孟蓉、江衍銘、張斐章,「類神經網路結合衛星影像於颱風降雨預報」,台灣水利,第五十五卷,第一期,第22−31頁,2007。 葉天降、王惠民、吾石吉,「颱風降水預報誤差修正法之發展與應用」,氣象學報,第四十六卷,第四期,第320−335頁,2007。 周乃昉、王珍貴,「應用類神經網路模式模擬颱風降雨量」,台灣水利,第五六卷,第四期,第79−88頁,2008。 行政院農委會水土保持局石門水庫集水區保育治理網站: http://smr.swcb.gov.tw/home.asp 防災颱風資料庫網頁: http://rdc28.cwb.gov.tw/ 經濟部水利署: http://gweb.wra.gov.tw/wrweb/ | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/10482 | - |
dc.description.abstract | 台灣由於位於西北太平洋之濱、颱風路徑之要衝,再加上河川坡陡流急、沿海地區地層下陷嚴重,颱風所帶來之洪水常致使人民生命財產損失;為了提供資訊予淹水預警與水庫防洪操作系統,短至長延時之颱風降雨預報為一相當重要之課題。颱風降雨為一混沌且不確定性高之系統,而調適性網路模糊推論系統(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)具有學習與模糊邏輯推理的能力,對於預測如降雨量這種非定律性颱風大氣-降雨關係效果可能較佳,因此本研究應用ANFIS並研發最佳化模式參數與架構之建構機制來建立提前1小時至6小時之颱風降雨預報模式,並與傳統最常使用之倒傳遞類神經網路(Back Propagation Neural Networks)做比較。本研究流程首先使用無母數之相關性分析來判別多種參數與降雨量之間的關係,決定最適合類神經網路之輸入變數。接著為了增進高雨量預報之精確度,本研究使用兩種架構來建構單一延時之雨量預報模式,第一種是單模式建立法,即直接建立一擁有最小誤差之模式;第二種是雙模式混合建立法,其方法為組合單一延時之高雨量與低雨量預報模式;而後比較單模式或雙模式混和兩種架構之優劣。而為了改善建構ANFIS雨量預報模式時搜尋最佳架構之效率與預報之準確性,本研究分別使用禁忌演算法與隨機試誤法搜尋減法聚類法之鄰近半徑,期望禁忌演算法能得到較隨機試誤法好之解。此外利用耦合之架構來建立短至長延時之雨量預報模式,期望能增進長延時雨量預報之精確度。最後比較BPN-耦合、BPN-非耦合、ANFIS-耦合、ANFIS-非耦合四種短至長延時預報模式架構來做比較。本研究以石門水庫集水區為研究區域,研究年限為西元2001至2009年,目的為預報玉峰以及霞雲雨量站提前1小時至提前6小時之雨量;結果顯示,禁忌演算法來優選ANFIS之最佳初始參數,並以雙模式混合法與耦合之架構來做短至長延時之颱風降雨預報,可得到最精確、快速且穩定之預報效果。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Taiwan is located in northwest side of the Pacific Ocean within the moving path of typhoons, and the slope of rivers is steep. Therefore the typhoons often cause a lot of damages of lives and properties. It is an important subject to provide information about typhoon rainfall forecasting for the flood warning and the flood control of reservoir operation system. The rainfalls in the typhoon period are uncertain and chaotic phenomena. Adaptive Network-based Fuzzy Inference System has the ability of learning and fuzzy logic reasoning, and it may be useful for the stochastic relationship between rainfalls forecasting and activities of the atmosphere. Therefore this study invents the best way to optimize ANFIS’s parameter and structures to forecast the typhoon rainfalls of 1 to 6 hours for future periods, and then the results are compared with the values of Back Propagation Neural Networks method. This study used a variety of correlation between parameters and rainfalls to determine the most appropriate input values of neural network. In order to improve the precision of rainfall forecasting, this study uses two methods: the first method is a single-model established with the smallest error; the second method is a dual-model contains higher and lower rainfall forecasting models, and then the superiority between these two models are discussed. In order to reform the efficiency and accuracy of ANFIS rainfall forecasting model, the tabu search and subtractive clustering method are used to determine the best ANFIS structure, and the solutions of tabu search method are expected better than the trial and error method. In addition, the coupling methods are embedded in the rainfall forecasting model to improve the accuracy of long-term forecasting. Finally, the frameworks of these four models, BPN coupling, BPN non-coupling, ANFIS coupling, ANFIS non-coupling with long-term and short-term forecasting are compared with each others.
In this research, the study area are Shihmen Reservoir, and periods are from AD 2001 to 2009. To forecasting rainfall at Yufeng and Siayun rainfall stations ahead from 1 hour to 6 hours. Results show that combined with tabu search and subtractive clustering to optimal parameters ANFIS structure, dual-model and coupling methods for the typhoon rainfall forecasting , receives the most accurate, fastest and stable prediction results. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-05-20T21:33:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-99-R97521318-1.pdf: 3128163 bytes, checksum: 22e4c1375371ca010fa4a4842a8e7645 (MD5) Previous issue date: 2010 | en |
dc.description.tableofcontents | 摘要 I
abstract II 圖目錄 VI 表目錄 IX 第一章 前言 1 1.1 研究動機 1 1.2 文獻回顧 2 1.2.1 統計方法應用於降雨量之研究 2 1.2.2 應用類神經網路於降雨量之研究 4 1.2.3 優選類神經網路參數之研究 7 1.3 研究目的 8 1.4 章節內容 8 第二章 研究方法 10 2.1 研究流程 10 2.2 模式資料之前處理 12 2.2.1 預報因子 12 2.2.2 相關性分析 13 2.2.3 正規化 14 2.3 模式評比指標 14 2.4 優選最佳ANFIS之參數與架構 15 2.4.1 調適性網路模糊推論系統 17 2.4.2減法聚類分析 21 2.4.3 禁忌演算法 22 2.4.4 優選模式目標函數及限制式 25 2.5 雙模式混合建立法於單一延時雨量預報 26 2.6 耦合與非耦合架構於短至長延時雨量預報 28 2.7 倒傳遞類神經網路 30 第三章 研究案例 34 3.1 區域概述 34 3.2 模式建構資料 35 3.2.1 颱風降雨資料蒐集與整理 35 3.2.2 颱風事件長度之定義 35 3.2.3 模式訓練、驗證、測試 37 第四章 結果與討論 39 4.1 模式輸入因子選取 39 4.2 ANFIS雨量預報模式 42 4.2.1 優選法與隨機試誤法之ANFIS建構機制比較 44 4.2.2 ANFIS單模式與雙模式混合架構於單一延時預報之比較 46 4.2.3 ANFIS耦合與非耦合短至長延時預報模式比較 50 4.3 BPN雨量預報模式 63 4.3.1 BPN單模式與雙模式混合架構於單一延時預報之比較 64 4.3.2 BPN耦合與非耦合短至長延時預報模式比較 67 4.4 BPN非耦合、BPN耦合、ANFIS非耦合與ANFIS耦合模式比較 79 第五章 結論與建議 84 5.1 結論 84 5.2 建議 85 參考文獻 86 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 應用類神經網路於颱風降雨量即時預報之研究 | zh_TW |
dc.title | The Research on Application of Artificial Neural Networks in Real-time Typhoon Rainfall Forecasting | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 98-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 張斐章,周乃昉,廖朝軒,魏志強 | |
dc.subject.keyword | 颱風降雨預報,調適性網路模糊推論系統,倒傳遞類神經網路,參數與架構最佳化,禁忌演算法,減法聚類法, | zh_TW |
dc.subject.keyword | typhoon rainfall forecasting,Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,Back Propagation Neural Networks,optimization of parameter and structure,tabu search,subtractive clustering, | en |
dc.relation.page | 90 | |
dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | |
dc.date.accepted | 2010-08-18 | |
dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 土木工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 土木工程學系 |
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