系統識別號 | U0002-1308201511384300 |
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DOI | 10.6846/TKU.2015.00354 |
論文名稱(中文) | 以非線性自回歸網路推估石門水庫泥砂濃度之研究 |
論文名稱(英文) | Nonlinear Autoregression Networks for Estimating Suspended Sediment Concentration in Shihmen Reservoir |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 水資源及環境工程學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Water Resources and Environmental Engineering |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 103 |
學期 | 2 |
出版年 | 104 |
研究生(中文) | 吳宗憲 |
研究生(英文) | Tsung-Hsien Wu |
學號 | 602480021 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2015-06-19 |
論文頁數 | 83頁 |
口試委員 |
指導教授
-
張麗秋
委員 - 張斐章 委員 - 戴璽恆 |
關鍵字(中) |
異重流 NARX R-NARX 泥砂濃度預測模式 異重流到達大壩 門檻值 |
關鍵字(英) |
density current NARX R-NARX sediment concentration reaching dam wall threshold |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
每當颱風侵襲時,水庫上游崩塌處產生大量泥砂進入河川,與水流形成渾水,沿著河道進入蓄有清水的水庫。渾水進入庫區後,因其流速與運載能力下降,使得渾水潛入庫底,沿著庫底移動,此運移渾水稱為異重流。異重流運移至大壩時,受到大壩攔阻,若不能即時排出庫區,渾水層將逐漸上升,即產生渾水潭現象。當渾水層高於取水口,便會影響供水,故預測颱風時期上游河道泥砂濃度與水庫異重流泥砂濃度,為水庫管理重要研究議題之一。 本研究應用NARX模式與R-NARX模式建置上游河道之羅浮站泥砂濃度預測模式及近大壩異重流泥砂濃度;在建置近大壩異重流泥砂推度模式前,必須先確定異重流能否到達大壩才有預測的必要,本研究依據颱風事件統計資料結果顯示,當流量超過1500cms時,異重流能持續到達大壩。 依據評估指標結果,在羅浮站的泥砂濃度預測結果顯示NARX模式成功建置精確度良好之羅浮站泥砂濃度預測模式;若在羅浮泥砂濃度無法即時取得之情況下,則R-NARX模式可使用替代NARX模式進行預測。在近大壩的泥砂濃度預測結果顯示降雨強度對於水庫庫區近大壩泥砂濃度預測結果並無影響,即異重流泥砂濃度不受降雨強度影響;NARX模式預測結果精確度高,且在訓練事件很少的情況下,模式仍具有高度之強健性;若在近大壩泥砂濃度無法即時取得之情況下,則R-NARX模式可提供近大壩泥砂濃度之趨勢。 |
英文摘要 |
In Taiwan, landslide frequently triggered by typhoon events can generate large quantities of sediment into a river. When the river flow enters a reservoir, the turbidity current plunge along the bottom of reservoirs as a submerged current driven by the velocity and density differences between the sediment-laden inflow and the stagnant deep clear reservoir water, called a density current. The density current reaches the dam to form a submerged muddy lake and the level of muddy lake would rise if the outlets are close. Therefore, estimating suspended sediment concentration in upstream river and near dam wall is one of important issues for reservoir management. This study applies the NARX and R-NARX models for estimating suspended sediment concentration at Lo-Fu gauging station of Shimen Reservoir upstream and at S07 gauging station of near dam wall. Before analyzing sediment concentration near dam wall, the necessary condition of density current reaching dam wall needs to be identified. According to statistical analysis of data of several typhoon events, the threshold is the reservoir inflow > 1500 cms. The results show that NARX model is successfully applied to construct estimation model at Lo-Fu gauging station to predict hourly suspended sediment concentration. If the observed sediment concentration cannot be obtained from Lo-Fu gauging station, then the R-NARX model can be instead of the NARX model for proceeding on prediction. By taking various input variables into account at S07, the results demonstrate that precipitation does not affect the prediction of sediment concentration. The performance of NARX is still nice, even though the training data is few. The R-NARX model can provide the trend of sediment concentration near the dam wall. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 摘要 III 目錄 VI 表目錄 VIII 圖目錄 X 一、 前言 1 1.1研究動機與目的 1 1.2研究方法 2 二、 文獻回顧 4 2.1河川泥砂運移與濃度之相關研究文獻 4 2.2類神經網路應用於泥砂濃度預測 5 三、 方法論 9 3.1 非線性自迴歸類神經網路 9 3.2 R-NARX學習演算法 11 四、 研究案例 14 4.1研究區域 14 4.2資料蒐集 16 4.3評估指標 18 4.4羅浮泥砂濃度預測模式 20 4.4.1案例一模式架構 22 4.4.2案例一結果分析 24 4.4.3案例二模式架構 30 4.4.4案例二模式分析結果 33 4.5近大壩泥砂濃度預測模式 37 4.5.1模式架構 37 4.5.2降雨強度延時因子測試 41 4.5.3流量延時因子測試 50 4.5.4泥砂濃度延時因子測試 58 4.5.5綜合討論結果分析 67 五、 結論與建議 74 5.1結論 74 5.2建議 76 參考文獻 77 表目錄 表 4.1 蒐集之颱風事件資料 16 表 4.2 羅浮泥砂濃度預測模式之各模式輸入因子(案例一) 22 表 4.3 羅浮泥砂濃度預測模式之各模式結果比較(案例一) 25 表 4.4 羅浮泥砂濃度預測模式之各模式輸入因子(案例二) 31 表 4.5 羅浮泥砂濃度預測模式之颱風事件資訊表(案例二) 31 表 4.6 羅浮泥砂濃度預測模式之各模式結果比較(案例二) 34 表 4.7異重流到達大壩之颱風事件統計資料 39 表 4.8 異重流未達大壩之颱風事件統計資料 39 表 4.9 近大壩泥砂濃度預測模式之交叉驗證場次資訊 39 表 4.10 測試近大壩預測模式降雨強度延時輸入因子比較表 41 表 4.11 測試近大壩預測模式降雨強度延時輸入因子結果比較 42 表 4.12 測試近大壩預測模式有無降雨強度輸入因子比較表 43 表 4.13 測試近大壩預測模式有無降雨強度輸入因子結果比較 45 表 4.14 測試近大壩預測模式流量延時輸入因子比較表 50 表 4.15 測試近大壩預測模式流量延時輸入因子結果比較 51 表 4.16 測試近大壩預測模式泥砂濃度延時輸入因子比較表 58 表 4.17 測試近大壩預測模式泥砂濃度延時輸入因子結果比較 60 表 4.18 預測近大壩泥砂濃度最佳模式結果比較 69 圖目錄 圖 3.1 NARX網路架構圖 10 圖 3.2 R-NARX網路架構圖 13 圖 4.1 石門水庫集水區雨量測站及地理位置圖 14 圖 4.2 石門水庫泥砂觀測站相關位置圖 15 圖 4.3 羅浮泥砂濃度預測模式流程架構圖 21 圖 4.4 NARX羅浮泥砂濃度預測模式架構圖 23 圖 4.5 ANFIS羅浮泥砂濃度預測模式架構圖 23 圖 4.6 各羅浮泥砂濃度預測模式訓練結果趨勢圖(案例一) 26 圖 4.7 各羅浮泥砂濃度預測模式訓練結果散佈圖(案例一) 27 圖 4.8 各羅浮泥砂濃度預測模式測試結果趨勢圖(案例一) 28 圖 4.9 各羅浮泥砂濃度預測模式測試結果散佈圖(案例一) 29 圖 4.10 R-NARX羅浮泥砂濃度預測模式架構圖 32 圖 4.11 各羅浮泥砂濃度預測模式訓練結果趨勢圖(案例二) 35 圖 4.12 各羅浮泥砂濃度預測模式測試結果趨勢圖(案例二) 36 圖 4.13 近大壩泥砂濃度預測模式流程架構圖 38 圖 4.14 NARX近大壩泥砂濃度預測模式架構圖 40 圖 4.15 近大壩預測模式之有降雨強度因子訓練結果趨勢圖 46 圖 4.16 近大壩預測模式之無降雨強度因子訓練結果趨勢圖 47 圖 4.17 近大壩預測模式之有降雨強度因子測試結果趨勢圖 48 圖 4.18 近大壩預測模式之無降雨強度因子測試結果趨勢圖 49 圖 4.19 近大壩預測模式測試流量延時因子之訓練結果趨勢圖(case1) 52 圖 4.20 近大壩預測模式測試流量延時因子之訓練結果趨勢圖(case2) 53 圖 4.21 近大壩預測模式測試流量延時因子之訓練結果趨勢圖(case3) 54 圖 4.22 近大壩預測模式測試流量延時因子之測試結果趨勢圖(case1) 55 圖 4.23 近大壩預測模式測試流量延時因子之測試結果趨勢圖(case2) 56 圖 4.24 近大壩預測模式測試流量延時因子之測試結果趨勢圖(case3) 57 圖 4.25 近大壩預測模式測試泥砂濃度延時因子之訓練結果趨勢圖(case1) 61 圖 4.26 近大壩預測模式測試泥砂濃度延時因子之訓練結果趨勢圖(case2) 62 圖 4.27 近大壩預測模式測試泥砂濃度延時因子之訓練結果趨勢圖(case3) 63 圖 4.28 近大壩預測模式測試泥砂濃度延時因子之測試結果趨勢圖(case1) 64 圖 4.29 近大壩預測模式測試泥砂濃度延時因子之測試結果趨勢圖(case2) 65 圖 4.30 近大壩預測模式測試泥砂濃度延時因子之測試結果趨勢圖(case3) 66 圖 4.31 R-NARX近大壩泥砂濃度預測模式架構圖 67 圖 4.32 近大壩預測模式NARX最佳模式訓練結果趨勢圖 70 圖 4.33 近大壩預測模式NARX最佳模式測試結果趨勢圖 71 圖 4.34 近大壩預測模式R-NARX最佳模式訓練結果趨勢圖 72 圖 4.35近大壩預測模式R-NARX最佳模式測試結果趨勢圖 73 |
參考文獻 |
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