台灣山區地勢陡峻、東西方向狹窄,豪雨期間河川流速湍急,導致橋墩常面臨嚴重的沖刷。橋樑沖刷深度目前多依賴經驗公式推估,但在精準度及適用性皆有許多改善空間。伴隨科技進步,橋梁沖刷的監測技術已可以精準的量測沖刷深度並擷取到非常大量的資料,因應大數據時代及人工智慧的發展,可以透過長期量測的資料建立精準的沖刷預測模型。本文介紹由國家地震工程研究中心研發的橋墩沖刷監測系統,並探討如何透過機器學習,將濁水溪流域的自強大橋長期監測的沖刷資料建立沖刷深度預測模型,藉由類神經網路高度非線性特性反應水位、流速對單一橋墩的沖刷深度之影響,並探討將此預測模型發展為泛用於其他橋墩之可行性。
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