書籍介紹
花蓮港東臨太平洋，港內常受長週期波（湧浪）影響產生震盪，導致船舶須出港避湧。目前花蓮港務分公司主要仰賴內、外港區碼頭之波高觀測即時資訊，執行船舶進出港管制作業。本研究應用倒傳遞神經網路（BPNN），針對花蓮港 9 號、17 號及 25 號碼頭建構波高預測模型，並建立作業化流程，整合成「花蓮港碼頭波高預測作業化模式」，提供各關鍵碼頭之波高變化趨勢，深具實務應用價值。
目次
目 錄
中文摘要Ⅰ
英文摘要Ⅱ
目錄Ⅲ
圖目錄Ⅵ
表目錄Ⅸ
第一章 緒論1-1
1.1計畫緣起1-1
1.2前期相關研究1-1
1.3研究範圍與對象1-3
1.4 工作項目1-3
第二章 神經網路簡介2-1
2.1 神經元模型介紹2-1
2.1.1 生物神經元模型2-1
2.1.2 人工神經元模型2-2
2.1.3神經網路學習推估2-3
2.1.4 神經網路特性及功能2-5
2.2倒傳遞神經網路2-6
2.2.1 網路架構2-6
2.2.2 網路計算過程2-7
2.3文獻回顧2-11
第三章 花蓮港波浪觀測資料蒐集及分析3-1
3.1港外波浪觀測資料蒐集及分析3-3
3.1.1波流儀器簡介3-3
3.1.2波浪觀測資料(超音波訊號)統計結果3-3
3.1.3波浪觀測資料長浪分析3-6
3.2港內碼頭波浪觀測資料蒐集及分析3-10
3.2.1 碼頭波浪監測站簡介3-10
3.2.2 碼頭波浪觀測資料蒐集及分析結果3-10
第四章 重建碼頭波高預測神經網路模式4-1
4.1神經網路模式訓練、驗證及測試規劃4-1
4.1.1影響花蓮港域波浪之颱風事件4-3
4.1.2資料前處理、網路架構及學習訓練設定4-10
4.2重建17號碼頭波高預測神經網路模式4-12
4.2.1 網路架構及使用資料說明(17 pier-BPNN)4-12
4.2.2 模式驗證結果(17 pier-BPNN)4-14
4.2.3 模式測試結果(17 pier-BPNN)4-16
4.3重建25號碼頭波高預測神經網路模式4-20
4.3.1 網路架構及使用資料說明(25 pier-BPNN)4-20
4.3.2 模式驗證結果(25 pier-BPNN)4-21
4.3.3 模式測試結果(25 pier-BPNN)4-23
4.4重建9號碼頭波高預測神經網路模式4-26
4.4.1 網路架構及使用資料說明(9 pier-BPNN)4-26
4.4.2 模式驗證結果(9 pier-BPNN)4-27
4.4.3 模式測試結果(9 pier-BPNN)4-29
第五章 作業化模式及測試執行情形5-1
5.1建置花蓮港碼頭波高預測作業化模式5-1
5.1.1第1階段作業化流程5-1
5.1.2第2階段作業化流程5-4
5.2 花蓮港碼頭波高預測作業化模式測試執行情形5-8
5.3 創建9號碼頭波高預測作業化模式5-13
5.3.1新建9號碼頭(含17號碼頭波高)之神經網路5-13
5.3.2 創建9號碼頭波高預測作業化模式（HLNNs_pier9.exe)5-24
第六章 花蓮港區靜穩展示網頁6-1
6.1網頁簡介6-1
6.2網頁維護工作6-5
第七章 結論與建議7-1
7.1結論7-1
7.2建議7-3
7.3 計畫成果效益及應用7-4
參考文獻參-1
附錄一花蓮港112～113年波浪觀測資料處理及長浪分析歷線圖附1-1
附錄二花蓮港112～113年碼頭各月波浪觀測資料統計及分析附2-1
附錄三專家學者座談會及歷次工作會議紀要附3-1
附錄四計畫簡報附4-1
附錄五報告審查意見處理情形表附5-1
編／著／譯者簡介
傅怡釧、鄭采誼、王欣郁、林雅雯
分類
其他詳細資訊
- 適用對象：成人(學術性)
- 關鍵詞：倒傳遞神經網路、花蓮港、波高預測模式
- 附件：無附件
- 頁/張/片數：250
授權資訊
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姓名：謝瑩蓁
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