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Please use this identifier to cite or link to this item: http://ntour.ntou.edu.tw:8080/ir/handle/987654321/15122

Title: 應用類神經網路模式於台灣海岸結構物上颱風波浪越波之研究
Application of Neural Network Predictor to Typhoon Wave-Induced Overtopping at Coastal Structures in Taiwan
Authors: Kuan-Yu Chen
陳冠佑
Contributors: NTOU:Department of Harbor and River Engineering
國立臺灣海洋大學:河海工程學系
Keywords: 類神經網路;越波流量;斜面堤;直立堤;颱風
neural network;overtopping;sloping wall;vertical wall;typhoon
Date: 2010
Issue Date: 2011-06-30T08:02:18Z
Abstract: 本研究探討以類神經網路模式(Verhaeghe)針對台灣海岸結構物於颱風期間越波量計算之適用性,先以斜面堤及直立堤之模型試驗資料對其做模式驗證,再進而應用於實際颱風案例。模式驗證時,應用Goda等值深海波高方法推算堤前波高,搭配荷蘭淹水防護科技顧問委員會報告TAW求得平均週期,再參照模式與EurOtop Manual中所定義之結構物輸入條件,最後由類神經網路模式與歐盟越波公式做越波量計算後,再與模型試驗量測資料比較。斜面堤部份,從與水利署-屏東番子崙海堤試驗比較結果中發現,類神經網路模式於平台寬度、粗糙度及堤頂出水高等結構物條件均有限制,並以2001年尤特颱風期間屏東番子崙海堤之越波量計算結果與歐盟越波公式比較,發現兩者相對誤差約68%~78%。直立堤部份,從與試驗結果比較得知,當堤頂出水高越小、週期越大時,類神經網路的預測能力越好,且隨著堤趾水深越小、週期越大時,類神經網路的預測結果比歐盟越波公式更為完整且佳。以1996年賀伯颱風期間基隆海大海堤之越波量計算結果與案例研究比較發現,於單一式直立堤兩者相差不大,而於混成式直立堤時,兩者之平均絕對誤差MAPE約12%~17%。 關鍵詞:類神經網路、越波流量、斜面堤、直立堤、颱風
URI: http://ethesys.lib.ntou.edu.tw/cdrfb3/record/#G0M96520055
http://ntour.ntou.edu.tw/ir/handle/987654321/15122
Appears in Collections:[河海工程學系] 博碩士論文

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