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系統識別號 U0002-0803201113592400
中文論文名稱 人工濕地水力停留時間之觀測與研究
英文論文名稱 Hydraulic Retention Time Measurement of Constructed Wetland
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 土木工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Civil Engineering
學年度 99
學期 1
出版年 100
研究生中文姓名 溫志威
研究生英文姓名 CHIH-WEI,WEN
學號 697380425
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2010-01-13
論文頁數 91頁
口試委員 指導教授-廖國偉
委員-王人牧
委員-楊亦東
中文關鍵字 無線射頻辨識  人工濕地  ANOVA  迴歸  類神經網路 
英文關鍵字 RFID  constructed wetlands  ANOVA  regression  Neural Network System. 
學科別分類 學科別應用科學土木工程及建築
中文摘要 近年來,由於無線通訊技術的發展與進步,無線射頻辨識系統(Radio Frequency Identification, RFID) 廣泛使用在各種領域之中,但是將RFID 技術應用於人工濕地水力停留時間(Retention Time)之量測研究實例仍然較為缺乏,本研究將著墨於此。本研究將RFID 科技運用於量測人工濕地水力停留時間上,相對於傳統量測水力停留時間之方法,期望可節省人力和時間。本文除實地進行實驗之外,並將實驗所得結果進行分析與討論,因實驗結果具有不定性,故以ANOVA驗證結果是否具有一致性,最後進行迴歸與類神經網路分析,分析結果可用來預測水力停留時間。
英文摘要 The development and advancement of the Radio Frequency Identification (RFID) have been drawn much attention. However, application of this technology on the measurement of the retention time of constructed wetlands is not much. This provides an motivation of this study. In this study, several in-field experiments are conducted. Based on the results obtained, a couple analyses are utilized to help us further understanding the important parameters that affecting the retention time of a constructed wetland. The ANOVA is first used to verify the mean results from different tests can be considered as identical or not. Linear regression with linear and quadratic terms are used to establish a formula for future use, also, a neural network based on back forward propagation algorithm is used to predict the retention time based on the existed data. Results shown that neural network provides a better job than regression in prediction.
論文目次 目錄

致謝 I
中文摘要 II
英文摘要 III
圖目錄 XII
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 研究動機與目的 2
1-3 論文架構 3
第二章 文獻探討 5
2-1 人工濕地介紹 5
2-1-1 人工濕地之起源 5
2-1-2 濕地的定義 6
2-1-3 濕地的功能 9
2-1-4 人工溼地形式與功能 12
2-1-5 人工濕地淨化水質的原理 14
2-1-6 水力停留時間 16

2-2 RFID介紹 18
2-2-1 RFID技術的發展歷程 21
2-2-2 RFID系統架構 23
2-2-3 讀取器介紹 23
2-2-4 RFID標籤介紹 24
2-2-5 電腦主機 26
2-2-6 傳統條碼與RFID標籤的不同 27
2-2-7 RFID 使用頻段 28
第三章 實驗 31
3-1 實驗需求 31
3-2 實驗架構與環境 31
3-2-1 儀器介紹 31
3-2-2 環境介紹 36
3-2-3 實驗計劃 37
3-2-4 實驗所遭遇到的問題 48

第四章 數據分析與結果討論 52
4-1 實驗結果 52
4-2 變異數分析 67
4-2-1 變異數分析說明 67
4-2-2 變異數分析結果 71
4-3 線性迴歸 73
4-3-1 線性迴歸說明 73
4-3-2 線性迴歸結果 74
4-4 類神經網路 76
4-4-1 類神經網路說明 76
4-4-2 類神經網路結果 81

第五章 結論與未來展望 86
5-1 研究貢獻 86
5-2 未來展望 87
參考文獻 88









圖目錄

圖 2-1 自由表面流人工濕地系統 13
圖 2-2 地下水流人工濕地系統 14
圖 2-3 悠遊卡 15
圖 2-4 ETC電子收費器 20
圖 2-5 RFID系統工作原理 23
圖 3-1 Awid MPR-2010BR Reader 33
圖 3-2 為本次實驗之標籤原貌 34
圖 3-3 經過加工後之電子標籤 35
圖 3-4 為已準備完成的標籤 36
圖 3-5 資料來源Google Earth 37
圖 3-6 實驗計劃 38
圖 3-7 標籤 ID及紀錄下的時間 40
圖 3-8 實驗中的模擬情形 42
圖 3-9 電子標籤流經讀取器之運作範圍 44
圖 3-10 可看到tag自左邊入流口處開始漂流 45
圖 3-11 可看到電子標籤慢慢的漂向右手邊出流口處 46
圖 3-12 為帳篷內的情形 47
圖3-13 可以看到木板架在岸邊 47
圖 3-14 可看到電子標籤漸漸漂向出流口 50
圖 3-15 可看到帳篷內的情形 50
圖4-1 第一組水力停留時間數量表 55
圖4-2 第二組水力停留時間數量表 57
圖4-3 第三組水力停留時間數量表 60
圖4-4 第一、二、三組水力停留時間數量表 61
圖4-5 第四組水力停留時間數量表 63
圖4-6 第五組水力停留時間數量表 65
圖4-7 第四、五組水力停留時間數量表 66
圖4-8 第一、二、三、四、五組水力停留時間數量表 61
圖4-9 倒傳遞類神經三層感知器架構圖 78
圖4-10 雙彎曲函數 80
圖4-11 MATLAB執行類神經網路分析 81
圖4-12 訓練階段之網路輸出與目標輸出值之比較 82
圖4-13 測試階段之網路輸出與目標輸出值之比較 83
圖4-14 迴歸與類神經網路之rmse之比較 85




表目錄

表 2-1 RFID技術的發展歷程 22
表 2-2 被動式與主動式標籤之區別 25
表 2-3 RFID標籤與條碼的差異 28
表 2-4 為RFID各頻段之特性 30
表 3-1 讀取器基本規格 32
表4-1 第一組水力停留時間數據 53
表4-2 第二組水力停留時間數據 55
表4-3 第三組水力停留時間數據 57
表4-4 第四組水力停留時間數據 61
表4-5 第五組水力停留時間數據 63
表4-6 稻米裝填機所測試的結果 70
表 4-7 第一池之變異數分析表 72
表 4-8 第二池之變異數分析表 72
參考文獻 參考文獻

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[31]http://www.geekpedia.com/code117_Get-And-Set-The-System-Date-And-Time.html C#取得系統時間語法介紹
[32] http://www.csharp-examples.net/filestream-open-file/
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.io.filestream.aspx
http://dotnetperls.com/datatable-use
http://www.programmer-club.com.tw/ShowSameTitleN/csharp/130.html
C#另存檔案語法介紹
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