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系統識別號 U0002-2808201218543100
中文論文名稱 結合經驗模態分解與類神經網路於地下水位預測之研究
英文論文名稱 Prediction of Groundwater Level Based on EMD and ANN
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 水資源及環境工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Water Resources and Environmental Engineering
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 鄭鈞瑋
研究生英文姓名 Chun-Wei Cheng
學號 698480737
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2012-06-28
論文頁數 131頁
口試委員 指導教授-黃富國
委員-虞國興
委員-張德鑫
中文關鍵字 地下水位  經驗模態分解  類神經網路  自組特徵映射網路  預報模式 
英文關鍵字 groundwater level  empirical mode decomposition(EMD)  artificial nearul network(ANN)  self-organizing map(SOM)  real forecast 
學科別分類 學科別應用科學環境工程
中文摘要 台灣地區山高坡陡,河道源短流急,水資源蓄積不易,且近年全球環境變化甚鉅,時有缺水情形發生。台灣地區地下水用量約佔整體水資源可利用量之三成,地下水之重要性不言可喻。因此有必要深入探討地下水位變化之規律,以掌握其脈動及特性。為達成此目標,則有賴於更具真實性與準確性之地下水位預測模式,所以本研究在既有常用預測方法之基礎上,進一步尋求一更合理可行之預測模式。
希爾伯特-黃轉換(HHT)是近年來分析非線性非穩態性時間序列訊號非常新的時頻分析工具,透過其中之經驗模態分解(EMD),可將一複雜訊號拆解成若干具有明確物理意義且易於分析之內建模態函數(IMF),本研究嘗試結合經驗模態分解方法和類神經網路中常用之自組特徵映射網路(SOM)與倒傳遞類神經網路(BPNN),探討此複合模式用來預測地下水位變化規律之可行性,並採用較切合實際預測情境之「預報」方法,有別於一般之「後報」及「前報」,應用於雲林麥寮地區非平穩性月平均地下水位之預測,研究結果顯示較傳統模式在預測值準確性之改善與分析效率之提升上具有明顯之優勢;其中所使用單站與多站之預測模式,顯示不同測站組合之類神經網路架構對分析結果具一定之影響程度,實際預測效能最佳之組合模式須依照各站之特性作適當評估。
英文摘要 Recently, the change of hydrological environment is being accelerated significantly by the impact of global warming due to climate change. It is important for the management of groundwater resources because of limited water resource. However, the use of groundwater resources efficiently relies on a more real and precise prediction model. In this study, it will seek for a reasonable and effective way to predict the changes of groundwater level by modifying the traditional method.
HHT is a relatively new method to analyze time series data that possess intrinsic non-linear and non-stationary nature. By using EMD of HHT, complicated data will decompose into several IMFs that are easier to analyze. The “real-forecast” model combined from EMD, SOM and BPNN will further applied to predict the groundwater level. It shows that the predict result is more accurate than that from the traditional method. Among them, the mode of single station and multi station is adopted, but the combination mode with best performance needs to be appropriately evaluated in accordance with the characteristics of these stations.
論文目次 目錄 I
表目錄 III
圖目錄 IV
附圖目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2 研究架構 2
第二章 文獻回顧 5
2.1 應用時間序列分析方法 5
2.2 應用類神經網路 (ANN)方法 5
2.3 應用經驗模態分解 (EMD)方法 7
2.4 其他相關研究 7
第三章 分析方法及預測模式基本理論 9
3.1 分析方法架構 9
3.2 時間序列分析基本理論 13
3.2.1 ARIMA模型預測之分析步驟 13
3.2.2 模式設定 15
3.3 類神經網路基本理論 18
3.3.1自組特徵映射網路 18
3.3.2倒傳遞類神經網路 21
3.4 經驗模態分解(EMD)與內建模態函數(IMF) 24
3.5 模式效能指標 30
第四章 案例研究 33
4.1 場址特性與水位資料 33
4.2預測方法種類與區別 35
4.3 案例分析 38
第五章 分析模式比較與探討 47
5.1 ARIMA模式 47
5.1.1 參數設定 47
5.1.2 預測結果 49
5.2 SOM_BP模式 51
5.2.1 參數設定 51
5.2.2 預測結果 52
5.3 EMD_SOM_BP模式 64
5.3.1 參數設定 64
5.3.2 預測結果 65
5.4 模式效能評估與驗證 79
第六章 結論與建議 91
6.1 結論 91
6.2 建議 92
參考文獻 95
附錄 99

表目錄
表3.1 ARIMA模式p,q辨認準則表 16
表3.2 模式效能指標彙整及比較 31
表4.1 地下水位觀測站基本資料 34
表4.2 輸入項數試誤法結果 36
表4.3 後安站預測結果 44
表4.4 海豐站預測結果 44
表4.5 預測種類之特性與優劣 46
表5.1 後安站、海豐站、中山站 配適度判定結果 48
表5.2 ARIMA模式效能指標 51
表5.3 後安站各模式指標 56
表5.4 海豐站各模式指標 60
表5.5 中山站各模式指標 63
表5.6 分析模式特性差異 80
表5.7 後安站預測結果指標 81
表5.8 海豐站預測結果指標 82
表5.9 中山站預測結果指標 83
表5.10 後安站預測結果指標量化表 84
表5.11 海豐站預測結果指標量化表 85
表5.12 中山站預測結果指標量化表 86
表5.13 各模式得分表 87
表5.14 各模式總得分表 88

圖目錄
圖1.1 研究流程圖 3
圖3.1 EMD_SOM_BP分析流程示意圖 10
圖3.2 單站與多站模式示意圖 11
圖3.3 EMD預測示意圖 11
圖3.4 研究流程細部分解圖 12
圖3.5 ARIMA模式流程圖 14
圖3.6 二維矩陣的SOM架構(Ham & Kostanic, 2001) 19
圖3.7 SOM網路優勝神經元與鄰近神經元 20
圖3.8 倒傳遞類神經網路架構 23
圖3.9 上包絡線求取 25
圖3.10 下包絡線求取 26
圖3.11 均值包絡線求取 27
圖3.12 第一個IMF與餘數R之分量 28
圖3.13 各IMF分量圖 29
圖4.1 雲林縣麥寮鄉地下水位觀測站 34
圖4.2 原始地下水位資料圖(1998.01∼2004.09) 35
圖4.3 預測模式分解之差異及比較 37
圖4.4 後安站SOM分群映射圖 39
圖4.5 SOM分群分解步驟示意圖(以海豐站SOM_BP模式為例) 40
圖4.6 後報之地下水位歷線圖(1998.01~2004.09) 41
圖4.7(a) 前報之地下水位歷線圖(1998.01~2004.09) 42
圖4.8 預報之地下水位歷線圖(1998.01~2004.09) 43
圖4.9 模式驗證圖 45
圖5.1 ARIMA(1,1,2)模式於後安站地下水位歷線圖 49
圖5.2 ARIMA(0,1,2)模式於海豐站地下水位歷線圖 50
圖5.3 ARIMA(1,1,0)模式於中山站地下水位歷線圖 50
圖5.4 後安站SS_SOM_BP模式分群映射圖 53
圖5.5 單站模式於後安站地下水位歷線圖 54
圖5.6 二站(中山、海豐)模式於後安站地下水位歷線圖 54
圖5.7 二站(後安、海豐)模式於後安站地下水位歷線圖 55
圖5.8 二站(中山、後安)模式於後安站地下水位歷線圖 55
圖5.9 三站模式於後安站地下水位歷線圖 56
圖5.10 單站模式於海豐站地下水位歷線圖 57
圖5.11 二站(中山、海豐)模式於海豐站地下水位歷線圖 58
圖5.12 二站(後安、海豐)模式於海豐站地下水位歷線圖 58
圖5.13 二站(中山、後安)模式於海豐站地下水位歷線圖 59
圖5.14 三站模式於海豐站地下水位歷線圖 59
圖5.15 單站模式於中山站地下水位歷線圖 61
圖5.16 二站(中山、海豐)模式於中山站地下水位歷線圖 61
圖5.17 二站(後安、海豐)模式於中山站地下水位歷線圖 62
圖5.18 二站(中山、後安)模式於中山站地下水位歷線圖 62
圖5.19 三站模式於中山站地下水位歷線圖 63
圖5.20 後安站EMD各分量圖 66
圖5.21 單站模式於後安站地下水位歷線圖 67
圖5.22 二站(中山、海豐)模式於後安站地下水位歷線圖 67
圖5.23 二站(後安、海豐)模式於後安站地下水位歷線圖 68
圖5.24 二站(中山、後安)模式於後安站地下水位歷線圖 68
圖5.25 三站模式於後安站地下水位歷線圖 69
圖5.26 海豐站EMD各分量圖 70
圖5.27 單站模式於海豐站地下水位歷線圖 71
圖5.28 二站(中山、海豐)模式於海豐站地下水位歷線圖 71
圖5.29 二站(後安、海豐)模式於海豐站地下水位歷線圖 72
圖5.30 二站(中山、後安)模式於海豐站地下水位歷線圖 72
圖5.31 三站模式於海豐站地下水位歷線圖 73
圖5.32 中山站(單站模式)EMD各分量圖 74
圖5.33 中山站(多站模式)EMD各分量圖 75
圖5.34 單站模式於中山站地下水位歷線圖 76
圖5.35 二站(中山、海豐)模式於中山站地下水位歷線圖 76
圖5.36 二站(後安、海豐)模式於中山站地下水位歷線圖 77
圖5.37 二站(中山、後安)模式於中山站地下水位歷線圖 77
圖5.38 三站模式於中山站地下水位歷線圖 78
圖5.39 累積誤差示意圖 79
圖5.40後安站預測結果效能指標值 89
圖5.41海豐站預測結果效能指標值 89
圖5.42中山站預測結果效能指標值 90

附圖目錄
附圖1 後安站後報各分量圖(1998.01~2004.09) 101
附圖2 海豐站後報各分量圖(1998.01~2004.09) 102
附圖3 後安站前報各分量圖(1998.01~2003.09) 103
附圖4 後安站前報各分量圖(1999.01~2004.09) 104
附圖5 海豐站前報各分量圖(1998.01~2003.09) 105
附圖6 海豐站前報各分量圖(1999.01~2004.09) 106
附圖7 後安站後報各分量分群映射圖 107
附圖8 海豐站後報各分量分群映射圖 108
附圖9 後安站前報各分量分群映射圖 109
附圖10 海豐站前報各分量分群映射圖 110
附圖11 SS_SOM_BP模式分群映射圖 111
附圖12 DS_SOM_BP & TS_SOM_BP模式分群映射圖 112
附圖13 SS_EMD_SOM_BP(HA)各分量分群映射圖 113
附圖14 SS_EMD_SOM_BP(HF)各分量分群映射圖 114
附圖15 SS_EMD_SOM_BP(ZS)各分量分群映射圖 115
附圖16 DS_EMD_SOM_BP(HA&ZS)各分量分群映射圖 116
附圖17 DS_EMD_SOM_BP(HA&HF)各分量分群映射圖 117
附圖18 DS_ EMD_SOM_BP(HF&ZS)各分量分群映射圖 118
附圖19 TS_ EMD_SOM_BP各分量分群映射圖 119
附圖20 ARIMA模式驗證圖 120
附圖21 後安站模式驗證圖 121
附圖22 海豐站模式驗證圖 122
附圖23 中山站模式驗證圖 123
附圖24 後安站模式驗證圖 124
附圖25 海豐站模式驗證圖 125
附圖26 中山站模式驗證圖 126
附圖27 後安站零次差分之自相關、偏自相關圖 127
附圖28 後安站一次差分之自相關、偏自相關圖 127
附圖29 海豐站零次差分之自相關、偏自相關圖 128
附圖30 海豐站一次差分之自相關、偏自相關圖 128
附圖31 中山站零次差分之自相關、偏自相關圖 129
附圖32 中山站一次差分之自相關、偏自相關圖 129
附圖33 後安站顯著機率誤差圖 130
附圖34 海豐站顯著機率誤差圖 130
附圖35 中山站顯著機率誤差圖 131

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