類神經網路應用於抽水站及雨水下水道最佳化設計之研究

A Neural Network Approach on the Optimum Designed

林哲昌(Chet Chen Lin)

國立屏東科技大學/工學院/土木工程系所/碩士(2007年)

https://doi.org/10.6346/NPUST.2007.00002

摘要

本研究以美國伊利諾大學所發展之雨水下水道模式為架構，應用倒
傳遞類神經網路於最佳化之設計。
本文由中央氣象局2007 年5 月至10 月之間所獲得之觀測值以類神
經網路推估模式加以訓練從而追蹤其軌跡找出更好的結果。在下水道工
程尚未進行時，設計成本預估之研究一直是非常重要的工作，尤其像抽
水站系統及下水道網路。
研究結果顯示，使用倒傳遞類神經網路於系統之中，不但將數學模
式簡單化，在電腦處理過程的時間也大幅地降低，而且十分地精確。

關鍵字

類神經網路 ； 最佳化 ； 雨水下水道

並列摘要

The research is constructed by the storm sewer mode of University
of Illinois, using back-propagation neural network to achieve the
optimization design.
The thesis uses the observation values, from May to October in
2007, gained by the Central Weather Bureau and applies neural network
to estimation models to train them. By tracing their tracks, we can find
out a better outcome. It is always an important task to do the research
for designing the estimated cost before the sewer construction starts,
especially in the system of the pumping stations and network of the
sewers.
The result of the research also shows that applying backpropagation
neural network to the system and simplifying the
mathematical modes increasingly can greatly improve the time of
computerizing process and its accuracy.

並列關鍵字

Neural Network ； optimum ； Sewer

參考文獻

10.邱國創(2001)，「類神經網路在實驗上的應用」，國立台灣科技大學

12.楊元鎮(2002)，「集水區可能最大洪流量之研究」，私立中原大學土

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