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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 駱尚廉(Shang-Lien Lo) | |
dc.contributor.author | TianYi Xue | en |
dc.contributor.author | 薛天一 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-05-20T00:49:24Z | - |
dc.date.available | 2020-08-21 | |
dc.date.available | 2021-05-20T00:49:24Z | - |
dc.date.copyright | 2020-08-21 | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.date.submitted | 2020-08-17 | |
dc.identifier.citation | 王如意、易任(1979)。應用水文學。茂昌圖書有限公司,臺北。 邓聚龙(1982)。灰色控制系统。华中工学院学报,10(3),9-18。 夏軍(1989)。水文系統DHGM模型識別與實時灰色預測,灰色系統論文集。 莊文南(1993)。微分水文灰色模式之研究與應用。國立臺灣大學農業工程研究所碩士論文。 包玉海、寶力格(1995)。改進 DHGM (2, 2) 模型。內蒙古師範大學學報: 自然科學版,(2),54-57。 駱尚廉(1995)。環境數學。茂昌圖書有限公司,臺北。 吳漢雄、鄧聚龍、溫坤禮、夏郭賢(1996)。灰色分析入門。高立圖書公司,臺北。 鄧聚龍、郭洪(1996)。灰預測原理與應用。全華科技出版社,臺北。 長江防洪系統即時調度研究編輯委員會(1997)。長江防洪系統即時調度研究。中國水利電力出版社,北京。 鄧聚龍(1999)。灰色系統理論與應用。高立圖書有限公司,臺北。 盧瑞山、駱尚廉(2000)。類神經網路於土壤復育工程之應用。財團法人中興工程顧問社。 國立臺灣大學生物環境系統工程學系(2001)。水文設計應用手冊。經濟部水資源局。 張簡鳳蓮(2002)。結合模糊理論於濁水溪流域逕流預報模式之研究。國立成功大學水利及海洋工程學系碩士論文。 樊新海、苗卿敏、王華民(2003)。灰色預測 GM (1, 1) 模型及其改進與應用。裝甲兵工程學院學報,(2),21-23。 張逸凡(2005)。支撐向量機在即時河川水位預報之應用。成功大學水利及海洋工程學系碩士論文。 陳磊、張土喬(2006)。基於貝葉斯最小二乘支持向量機的時用水量預測模型。天津大學學報(09),1037-1042。 李明軒(2008)。支撐向量機與模糊推論於流量預報即時誤差修正之研究。成功大學水利及海洋工程學系碩士論文。 劉鑌鋈(2009)。利用機器學習修正 QPESUMS 雷達估計降雨,成功大學水利及海洋工程學系碩士論文。 劉新立譯(2008)。初級統計學。清華大學出版社,北京。Triola, M. F.(1986).Elementary statistics, Benjamin-Cummings Publishing Company. 國家標準 GB/T 22482-2008(2008)。水文情報預報規範。中華人民共和國水利局。 戴淩全、戴會超、蔣定國、李華、陳小燕(2010)。基於最小二乘法的河流水位流量關係曲線推算。人民黃河,32(9),37-39。 鄭又瑜、張良正(2011)。曾文水庫即時最佳防洪操作之研究。國立交通大學土木工程研究所碩士論文。 中央氣象局(2015)。1897-2014年侵臺颱風路逕分類統計。(http://farmer.iyard.org/cwb/cwb.htm) 第五河川局(2017)。朴子溪環境生態簡介。水利署電子報,0238。 閆英男(2018)。基於灰色理論與機器學習的黑河地下水水位預測研究。蘭州大學。 霍文博、朱躍龍、李致家、馮鈞、周莉、孔俊(2018)。新安江模型和支持向量機模型即時洪水預報應用比較。河海大學學報自然科學版,v.46(04),283-289。 陳昆懋(2019)。國軍救災傳播策略之研究-以2018年花蓮0206震災與南臺灣823水災為例。國防大學政治作戰學院新聞碩士班,碩士論文。 第五河川局(2019)。局務介紹:朴子溪水系。(https://www.wra05.gov.tw/13615/13616/13618/13624/16544) ApacheCN(2019),scikit-learn (sklearn) 官方文檔中文版 0.21.3。(https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh) 段生月、王長坤、張柳豔(2019)。基於正則化 GRU 模型的洪水預測。電腦系統應用,28(5),196-201。 鄭文吉(2020)。中央氣象局自動氣象站觀測資料彙整。(http://farmer.iyard.org/cwb/cwb.htm) 感測資料-水利署河川水位資料。民生公共物聯網資料服務平臺。(https://ci.taiwan.gov.tw/dsp/environmental_water_wra.aspx) Cherkassky, V., Ma, Y. (2004). Practical selection of SVM parameters and noise estimation for SVM regression. Neural networks, 17(1), 113-126. Cortes, C., Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20(3), 273-297. David Cournapeau, (2007). scikit-learn 0.23. (https://scikit-learn.org/stable/) Glantz, S. A., Slinker, B. K., Neilands, T. B. (1990). Primer of applied regression and analysis of variance (Vol. 309). New York: McGraw-Hill. Han, D., Chan, L., Zhu, N. (2007). Flood forecasting using support vector machines. Journal of hydroinformatics, 9(4), 267-276. Hosseini, S. M., Mahjouri, N. (2016). Integrating support vector regression and a geomorphologic artificial neural network for daily rainfall-runoff modeling. Applied Soft Computing, 38, 329-345. Hyndman, R. J., Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International journal of forecasting, 22(4), 679-688. Nevo, S., Anisimov, V., Elidan, G., El-Yaniv, R., Giencke, P., Gigi, Y., ... Tirumali, A. (2019). ML for flood forecasting at scale. arXiv preprint arXiv:1901.09583. Python Software Foundation,(2001). Python 3.7.7 (https://www.python.org/) Sharifi Garmdareh, E., Vafakhah, M., Eslamian, S. S. (2018). Regional flood frequency analysis using support vector regression in arid and semi-arid regions of Iran. Hydrological sciences journal, 63(3), 426-440. Torres, R. A. (2013). Prediction of NBA games based on Machine Learning Methods. University of Wisconsin, Madison. Vapnik, V., Golowich, S. E., Smola, A. J. (1997). Support vector method for function approximation, regression estimation and signal processing. In Advances in neural information processing systems (pp. 281-287). Vapnik, V. N. (1998). Statistical Learning Theory, Wiley, New York. Wu, C. H., Ho, J. M., Lee, D. T. (2004). Travel-time prediction with support vector regression. IEEE transactions on intelligent transportation systems, 5(4), 276-281. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/8158 | - |
dc.description.abstract | 臺灣屬於副熱帶溼潤氣候,夏季雨量充沛,河川逕流量較大。在2018年的823水災中,部分低窪地區遭遇了洪水及淹水問題,帶來負面影響,其中便包括了朴子溪流域的嘉義縣市。因此,本研究利用嘉義朴子溪流域過往之水位及降雨資料,建立支援向量回歸、灰色水位、線性回歸三種水位預測模式,並嘗試在不處理原始資料雜訊的前提下進行河川水位預測,以期判斷各模式是否可用於快速提供當地洪水預警。 本研究使用朴子溪流域牛稠溪橋(1)、竹崎、番路三個測站2017年一整年之水位、降雨資料率定模式,使用2018年三場降雨事件分別作驗證,其中包括了823水災。研究先確定洪峰延滯時間為3小時,並以此作爲預警時間。而後建立支援向量回歸、灰色水位、線性回歸三種模式分別預測三場降雨事件,以事件一爲例,支援向量回歸的決定係數、均方根誤差、最大絕對誤差、尖峰水位誤差均爲最佳,分別為0.9902、0.1754、0.9341、0.5713。再根據三場預測得到各糢式之總體決定係數,分別爲0.9741、0.9434、0.9560。經由對比三種模式後得到,各模式都可在一定程度上預測河川水位高度,其中以支援向量回歸為最優,其健壯性(Robustness)相對另外兩種模式較佳。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Due to the humid subtropical, Taiwan receives abundant precipitation throughout the summer, which result a high river discharge. In the 823 flood disaster, many low-lying areas experience flooding during heavy rains, including Chiayi county in Puzi River Basin. In this study, three models are utilized for forecasting: Support Vector Regression, Gray Model, Linear Regression. Values of input data was not denoised, in order to provide flood warning as fast as possible. The purpose of this study is to construct a quickly water stage forecasting model at Puzi River. In this study, water stage and precipitation of the 1550H017, C0M700, C0M720 station during 2017 is used to establish the models, and three rainfall events from 2018 is used to verification, including the 823 flood disaster. At first, determine lag time of 3 hours as early warning time. Then, establishing Support Vector Regression, Gray Model, Linear Regression model, forecasting three rainfall events. Take Event One as an example, the R^2 (Coefficient of determination), RMSE(Root mean square error), MAE (Maximum absolute error) and EPWL (Error of peak water level) of Support Vector Regression are the best, which are 0.9902, 0.1754, 0.9341 and 0.5713, respectively. In addition, the overall R^2 of each formula are 0.9741, 0.9434 and 0.9560, respectively. By comparing the three models, the water stage prediction model of Support Vector Regression is more effective in predicting river water level, and its robustness is stronger than the other two models. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-05-20T00:49:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-1708202016053600.pdf: 2570438 bytes, checksum: 562782ca9968fade5a745781949caaa6 (MD5) Previous issue date: 2020 | en |
dc.description.tableofcontents | 第一章 前言 1 1.1 研究緣起 1 1.2 研究目的 2 第二章 研究背景與文獻回顧 3 2.1 研究區域地文條件概述 3 2.2 研究區域氣象水文資料概述 4 2.3 支援向量回歸 6 2.4 灰色系統理論 7 2.5 線性回歸 11 2.6 模式研究回顧 11 第三章 研究方法與過程 13 3.1 研究區域與暴雨事件之選取 13 3.2 支援向量回歸水位預測模式 16 3.3 灰色水位預測模式 21 3.4 線性回歸預測模式 25 3.5 水位傳播時間 26 3.6 模式評鑒指標 28 第四章 結果與討論 30 4.1 模式運行環境 30 4.2 模式率定資料概述 30 4.3 模式預測資料概述 33 4.4 支援向量回歸預測結果 35 4.5 灰色水位預測結果 39 4.6 線性回歸預測結果 42 4.7 三種模式之比較 45 第五章 結論 52 5.1 結論 52 5.2 建議 52 參考文獻 54 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 應用支援向量回歸於河川洪水預警之研究 —— 以朴子溪爲例 | zh_TW |
dc.title | Application of Support Vector Regression in Flood Forecast —— Taking the Puzi River as an Example | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 108-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 林逸彬(Yi-Pin Lin),林進榮(Chin-Jung Lin) | |
dc.subject.keyword | 洪水預警,水位預測,支援向量回歸,灰色模式,朴子溪, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Flood Warning,Water Stage Forecast,Support Vector Regression,Gray Model,Puzi River, | en |
dc.relation.page | 57 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202003785 | |
dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | |
dc.date.accepted | 2020-08-18 | |
dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 環境工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 環境工程學研究所 |
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