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系統識別號 U0026-0812200914002597
論文名稱(中文) 應用類神經網路模式模擬颱風降雨量
論文名稱(英文) Simulating Typhoon Rainfall with Artificial Neural Network
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 水利及海洋工程學系專班
系所名稱(英) Department of Hydraulics & Ocean Engineering (on the job class)
學年度 95
學期 2
出版年 96
研究生(中文) 王珍貴
研究生(英文) Chen-Kuei Wang
電子信箱 c6079@ms15.hinet.net
學號 n8794114
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 102頁
口試委員 指導教授-周乃昉
口試委員-黃材成
口試委員-魯立雄
中文關鍵字 主成份分析  類神經網路  颱風 
英文關鍵字 Artificial neural work  Typhoon  principle component analysis 
學科別分類
中文摘要 颱風隨著其移動路徑帶給涵蓋地區充沛的雨量,颱風降雨量受颱風本身特性及降雨地點地域因子的影響,由對環流雨及地形雨的研究可知,有關因子對颱風降雨之共同影響為非線性。雖然有許多描述降雨機制的物理公式已被發展來推估即時降雨,但其結果都不甚理想。
  本研究使用類神經網路中的倒傳遞網路建立颱風降雨推估模式,利用倒傳遞網路能處理非線性關係的能力,將複雜的颱風降雨機制記憶在類神經網路架構內,以推估颱風降雨量。研究中以曾文水庫管理中心的曾文電傳雨量站為例,採多個連續時段的颱風中心位置、中心最大風速、十級風暴風半徑、七級風暴風半徑、中心氣壓、颱風特性參數,及雨量站與鄰近地區之高空風速、高空風向、地面風速、地面風向、氣溫、氣壓、地形高度屏障、前期觀測雨量等資料作為網路模式的輸入因子,模擬目標時段之降雨量。
  本研究建立兩種類神經網路模式並比較其模擬成效,模式架構採用兩層隱藏層,經過訓練學習調整網路之權值與閥值,以記憶颱風的降雨機制。模式一以主成份分析篩選出影響颱風降雨量的主要物理因子,據以建立颱風降雨量的推估模式;模式二則採用颱風特性參數、測站屏障高度、高空風速與風向、地面風速與風向、氣溫、氣壓等反應降雨機制的重要因子及前期雨量等建立網路模式。結果顯示模式二可達到網路精簡、提升學習效率與模擬精度;此外,採用3小時時距模擬之颱風降雨量及尖峰雨量發生時刻,都比1小時時距模擬的成果為佳。因此本研究所探討建立之類神經網路颱風降雨模擬模式,透過電子計算機的高速運算,能即時模擬出短時距目標的颱風降雨量,並具有良好的精度,可供未來更進一步的研究與應用。
英文摘要 Typhoon brought abundant rainfall on its covering area along moving path. The characteristics of typhoon itself and local terrain and meteorological factors of a gage station affect the amount of rainfall. It is difficult to estimate the real-time rainfall depth of typhoon because the relationship between rainfall and related factors is non-linear and interact. In this thesis, a Back-Propagation Artificial Neural Network model (BPN) was adopted to simulate and forecast rainfall. This model could imitate the complicated non-linear behavior of rainfall process of typhoon.
Rainfall and typhoon data of 18 typhoons of Tsengwen gage station were collected for case study. This thesis selected the data of 14 typhoons for model calibration and 4 for validation. There were 17 factors in total for model input. They could be divided into two categories. One was typhoon’s property which included position of typhoon center, wind velocity, atmospheric pressure and radius of grade 7 wind. The other was the characteristic factors of gage station. These were local wind velocity, temperature and topographic parameters.
There are two types of BPN models developed in this thesis. The model had two hidden layers to increase the ability of description. One layer had 5 processing elements and the other had 2 processing elements. By properly adjusting the values of axon weighting and neuron bias, the BPN model could memorize the physical mechanism of the process of typhoon’s rainfall. Model I selected the major factors which affect the rainfall depth through principle component analysis as the model input. Model II adopted characteristic parameter of typhoon, shield height, wind velocity and direction, temperature and atmospheric pressure, and antecedent rainfall of gage station as model input. The results showed that the model II achieved better accuracy than model I. In addition, using 3-hour as simulating time step can provide better accuracy in both rainfall pattern and peak rainfall depth than 1-hour simulation. Therefore, the BPN typhoon rainfall model proposed in this thesis could satisfactorily simulate the pattern and depth of typhoon rainfall.
論文目次 中文摘要………… ……………………….. I
英文摘要……… ……………………………….. II
誌謝…… …………………………………….. III
目錄………… ………………………………….. IV
表目錄………… ……………………………….. VII
圖目錄………… …………………………….. VIII
符號表………… …………………………….. X
第一章 前言………… …………………….. 1
1.1 研究背景………………………………………………………….... 1
1.2 研究目的………………………………………………………….... 2
第二章 文獻回顧………………… ……………….. 4
2.1 颱風降雨時間分佈之研究………………………………………... 4
2.2 類神經網路應用於降雨量分析之研究………………………….... 6
2.2.1 一般降雨量之研究………………………………………... 6
2.2.2 模擬颱風降雨量之研究…………………………………... 7
第三章 理論分析………… ……………….. 10
3.1 倒傳遞類神經網路………………………………………………... 10
3.1.1 演算法……………………………………………………... 10
3.1.2 演算步驟…………………………………………………... 15
3.1.3 資料處理…………………………………………………... 18
3.1.4 網路精簡…………………………………………………... 20
3.2 主成份分析……………………………………………………….... 23
3.2.1 基本理論…………………………………………………... 23
3.2.2 主成份之選取……………………………………………... 26
3.3 颱風降雨量的推估法…………………………………………….... 26
3.3.1 颱風模式法………………………………………………... 27
3.3.2 暴雨模式法………………………………………………... 30
3.3.3 影響降雨的因素…………………………………………... 34
3.4 倒傳遞網路應用於模擬颱風降雨事件…………………………… 35
3.4.1 模式架構…………………………………………………... 35
3.4.2 演算過程…………………………………………………... 43
3.4.3 學習評鑑指標……………………………………………... 45
第四章 實例應用分析…………… ……………….. 46
4.1 研究地區簡介……………………………………………………… 46
4.2 模式分析…………………………………………………………… 47
4.2.1 颱風降雨資料蒐集與整理………………………………... 47
4.2.2 颱風降雨事件之定義……………………………………... 50
4.2.3 模式輸入因子選取………………………………………... 51
4.2.4 模式訓練與驗證…………………………………………... 57
第五章 分析結果與討論………… ………….. 58
5.1 分析結果…………………………………………………………… 58
5.2 不同組合模式之比較與討論……………………………………… 85
第六章 結論與建議………… ………….. 98
6.1 結論………………………………………………………………… 98
6.2 建議………………………………………………………………… 99
參考文獻…………… ……………………………….. 100
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