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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 工學院
  3. 土木工程學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/42475
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DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor徐年盛(Nien-Sheng Hsu)
dc.contributor.authorChien-Lin Huangen
dc.contributor.author黃建霖zh_TW
dc.date.accessioned2021-06-15T01:14:26Z-
dc.date.available2009-07-30
dc.date.copyright2009-07-30
dc.date.issued2009
dc.date.submitted2009-07-28
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dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/42475-
dc.description.abstract抽水站為都市排水防洪系統中最重要工具之一,當都市內水無法以重力排水或宣洩不及時,抽水站就負責將低窪地區之內水排除至外水之河川中,因此抽水站操作之效能與效率,實為肩負了防範都市淹水之重責大任。本研究之目的在建立一方法以供進行都市排水系統中抽水站前池水位之預報與抽水機組之最佳即時操作。研究中,首先應用倒傳遞類神經網路進行中港東抽水站前池水位之預報,其模式分別係以實測之雨量與水位資料、實測雨量與預測水位、預測雨量與預測水位等三種架構方式來組成,接著進行預測時距之敏感度分析,來決定水位預測模式之最佳架構方式與抽水站最佳即時操作之優選時距。研究第二部分為架構兩種抽水站抽水機組之即時操作模式,第一種操作模式為以歷史操作紀錄來建構即時操作之預測模式;第二種操作模式則首先架構抽水站最佳即時操作之優選模式,並以禁忌演算法配合前池水位預測模式,優選歷史颱風暴雨事件期間,抽水機組之最佳即時操作方式。本研究以中港大排為研究案例,由分析結果可知第二種模式相較歷史操作記錄有較低之前池水位與較高之抽水機開關效率,顯示以禁忌演算法優選最佳即時操作之模式,能同時達到防洪效能與經濟效益兼顧之目的。zh_TW
dc.description.abstractPumping stations are the most important tools for flood mitigation in an urban area. When rainwater could not be drained off by gravity immediately, the pumping station is responsible for draining water from low-lying area to the river. The efficiency of pumping station operation takes great responsibility for preventing the damage of flood in the city. According to the above-mentioned viewpoint, this paper focus on forecasting the water level at pumping station and the best real-time operation of pumping machine at the drainage system of the city. The purpose of this paper is to invent two pumping station operation models. First model uses pumping machines real-time operation forecasting model to obtain pumping machines operation method. Second model first we apply back propagation neural network to forecast the water level at the front pool of Chung-Kong East pumping station. By the sensitivity analysis of the different time interval, we determine the best construction of water level forecasting model and the optimization time step of the real-time operation of the pumping station. In order to construct the optimization model of the real-time operation of the pumping station, we use tabu search and water level forecasting model to optimize the best real-time operation method of pumping machines in the historical typhoon and storm period. This research uses Chung-Kong-Da-Pai basin as a case study. The results of second model show that the lower water level of front pool of the pumping station and the higher efficiency of switch of the pumping machine, compared with the history operation record. It reveals that using tabu search to optimize the real-time operation can achieve the purpose of preventing the damage of flood and economic benefits at the same time.en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-15T01:14:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2009
en
dc.description.tableofcontents論文口試委員會審定書 ⅰ
致謝 ⅱ
摘要 ⅲ
Abstract ⅳ
目錄 ⅵ
圖目錄 ⅸ
表目錄 ⅹⅱ
第一章、緒論 1
1.1研究緣起與動機 1
1.2文獻回顧 2
1.2.1抽水站操作 2
1.2.2應用類神經網路於水位預測 4
1.2.3應用類神經網路於雨量預測 5
1.3研究目的 7
1.4研究內容 8
第二章、理論概述 9
2.1研究流程 9
2.1.1操作模式1研究流程 10
2.1.2操作模式2研究流程 12
2.2抽水站操作原理 15
2.3抽水站操作模式1:抽水機組即時操作預測模式 16
2.4抽水站操作模式2:應用優選法於抽水機組即時操作方式之決定 17
2.4.1禁忌演算法 17
2.4.2應用禁忌演算法於優選抽水機組之最佳即時操作方式 20
2.4.3抽水站最佳即時操作之優選模式 22
2.5應用類神經網路建立預測模式 24
2.5.1預測模式建構流程 24
2.5.2相關性分析 26
2.5.3正規化方式 26
2.5.4評比指標 26
2.5.5類神經網路概述 27
2.5.6倒傳遞類神經網路 31
2.5.7水位預測模式 41
2.5.8雨量預測模式 44
第三章、案例研究 46
3.1區域概述 46
3.2案例研究內容 48
3.3模式建構資料 48
第四章、結果與討論 51
4.1抽水站操作模式1:抽水機組即時操作預測模式 51
4.1.1抽水機組即時操作預測模式之相關性分析結果 51
4.1.2抽水機組即時操作預測模式建構結果 52
4.2抽水站操作模式2:參數設定 54
4.3抽水站操作模式2:前池水位預測模式Structure1 55
4.3.1前池水位預測模式Structure1之相關性分析結果 55
4.3.2 Structure1 t+1前池水位預測模式 56
4.3.3 Structure1 t+2前池水位預測模式 58
4.3.4 Structure1 t+3前池水位預測模式 59
4.3.5 Structure1 t+4前池水位預測模式 61
4.3.6 Structure1 t+5前池水位預測模式 63
4.3.7 Structure1 t+6前池水位預測模式 64
4.3.8水位預測模式Structure1之敏感度分析 66
4.4抽水站操作模式2:前池水位預測模式Structure2 67
4.4.1前池水位預測模式Structure2之相關性分析結果 67
4.4.2 Structure2 t+1前池水位預測模式 69
4.4.3 Structure2 t+2前池水位預測模式 71
4.4.4 Structure2 t+3前池水位預測模式 72
4.4.5 Structure2 t+4前池水位預測模式 74
4.4.6 Structure2 t+5前池水位預測模式 75
4.4.7 Structure2 t+6前池水位預測模式 77
4.4.8前池水位預測模式Structure2之敏感度分析 79
4.5抽水站操作模式2:前池水位預測模式Structure3 80
4.5.1雨量預測模式之相關性分析結果 80
4.5.2暴雨雨量預測模式 81
4.5.3颱風雨量預測模式 84
4.5.4水位預測模式Structure3之相關性分析結果 87
4.5.5 Structure3 t+1前池水位預測模式 88
4.5.6 Structure3 t+2前池水位預測模式 90
4.5.7 Structure3 t+3前池水位預測模式 91
4.5.8 Structure3 t+4前池水位預測模式 93
4.5.9 Structure3 t+5前池水位預測模式 95
4.5.10 Structure3 t+6前池水位預測模式 97
4.5.11 前池水位預測模式Structure3之敏感度分析 99
4.6抽水站操作模式2:三種水位預測模式之敏感度分析 100
4.7兩種抽水站操作模式之模擬結果比較 101
4.7.1薔蜜颱風(1) 102
4.7.2薔蜜颱風(2) 104
4.7.3 0902暴雨事件 106
第五章、結論與建議 109
5.1結論 109
5.2建議 110
第六章、參考文獻 113
dc.language.isozh-TW
dc.subject即時操作zh_TW
dc.subject禁忌演算法zh_TW
dc.subject優選模式zh_TW
dc.subject人工智慧zh_TW
dc.subject類神經網路zh_TW
dc.subject水位預測zh_TW
dc.subjecttabu searchen
dc.subjectneural networken
dc.subjectreal-time operationen
dc.subjectoptimization modelen
dc.subjectwater level forecastingen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.title人工智慧應用於都市排水系統抽水站水位預測與最佳即時操作之研究zh_TW
dc.titleA study of applying artificial intelligence to forecasting water level of pumping station and optimization of real-time operation at city drainage systemen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear97-2
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee張斐章(Fi-John Chang),周乃昉(Nai-Fang Chou),廖朝軒(Chao-Hsuan Liao),魏志強(Wei-Chih Chiang)
dc.subject.keyword人工智慧,水位預測,優選模式,即時操作,類神經網路,禁忌演算法,zh_TW
dc.subject.keywordartificial intelligence,water level forecasting,optimization model,real-time operation,neural network,tabu search,en
dc.relation.page116
dc.rights.note有償授權
dc.date.accepted2009-07-29
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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