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系統識別號 U0002-3009201311450400
中文論文名稱 應用希爾伯特-黃轉換法與極速學習機於逕流量及颱風降雨之預測研究
英文論文名稱 Prediction of Monthly Discharge and Typhoon Rainfall based on Hilbert-Huang Transform and ELM
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 101
學期 2
出版年 102
研究生中文姓名 王僑宏
研究生英文姓名 Chiao-Hung Wang
電子信箱 lovelongover@hotmail.com
學號 601480048
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2013-07-09
論文頁數 181頁
口試委員 指導教授-黃富國
委員-莊陸雄
委員-張德鑫
中文關鍵字 逕流量  颱風降雨  經驗模態分解  極速學習機  ARIMA模式 
英文關鍵字 Discharge  Typhoon Rainfall  Empirical Mode Decomposition  Extreme Learning Machine  ARIMA Model 
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﹔加上空間與時間上分布不均勻,以及全球氣候變遷影響,時有缺水情形發生。因此亟需一個準確性較佳之預測模式來有效調配水資源。本研究以(季節性)自回歸積分移動平均模式(ARIMA、SARIMA)、希爾伯特-黃轉換(HHT)中之經驗模態分解(EMD)方法,以及類神經網路中的極速學習機(ELM)等各模式組合而成多種複合預測模式,並採用大漢溪流域石門水庫上游之月流量,以及荖濃溪流域在莫拉克(Morakot)颱風與賀伯(Herb)颱風之降雨為例,分別進行長時間尺度之逕流量,與短時間尺度之颱風時雨量之預測準確性的探討及分析,作為水資源預測模式採擇之參考。
研究結果顯示,在長時間尺度之逕流量方面,ELM模式的預測分析效果較佳,而HHT_ELM模式相較於ELM模式,整體而言雖然預測效果稍差,但在資料點值較大之區段,預測的結果則較ELM模式為佳;在短時間尺度之颱風時雨量方面,則依降雨資料的序列特性,預測效果以ELM模式和HHT_extension模式較佳。
英文摘要 Water is essential to life, but the water resource of Taiwan is limited and hard to retain for most of the rivers run from high mountains in short and steep courses. In addition, the temporal and spatial distribution of rainfall is very uneven. How to allocate the water resources rationally becomes an important issue and a better prediction method with a higher accuracy is necessary in response to global climate change.
In this study, several hybrid prediction models are employed based on autoregressive-integrated-moving average (ARIMA、SARIMA), empirical mode decomposition(EMD) of Hilbert-Huang transform (HHT), and extreme learning machine(ELM). Two case studies are presented according to the data of the upstream monthly riverflow of Shihmen Reservoir in Tahan River Basin and the rainfall of Laonong River Basin during typhoon Morakot and Herb. It is shown that for long-time scale discharge, ELM model has the better performance of prediction. However, HHT_ELM is superior to ELM at the section of the larger data values. On the other hand, for short-time scale rainfall of typhoon, ELM and HHT_extension models behave well in view of sequence characteristics of rainfall.
論文目次 目錄
目錄 I
表目錄 III
圖目錄 V
附圖目錄 X
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究架構及流程 2
第二章 文獻回顧 5
2.1 時間序列分析方法之相關研究 5
2.2 自回歸積分移動平均模式方法之相關研究 6
2.3 經驗模態分解 (EMD)方法之相關研究 7
2.4 極速學習機 (ELM)方法之相關研究 8
第三章 分析方法及預測模式基本理論 11
3.1 分析方法 11
3.2 時間序列分析基本理論 11
3.2.1 ARIMA模型預測之分析步驟 12
3.2.2 模式設定 15
3.3 經驗模態分解(EMD)與內建模態函數(IMF) 18
3.4 類神經網路基本理論 24
3.4.1倒傳遞類神經網路 25
3.4.2極速學習機(ELM) 27
3.5 混和殘差值預測理論 29
3.6 模式效能指標 30
第四章 分析模式比較與探討 33
4.1 參數研究 37
4.1.1合成資料預測 39
4.1.2實測資料預測 47
4.2 模式效能評估與驗證 55
4.2.1合成資料 55
4.2.2實測資料 57
第五章 案例研究 61
5.1 逕流量之預測分析 61
5.1.1淡水河流域概況 61
5.1.2月流量資料 66
5.2颱風降雨資料特性分析 79
5.2.1 荖濃溪流域概況 79
5.2.2颱風雨量資料 85
5.3 預測分析結果綜合比較及探討 90
5.3.1 逕流量預測分析 90
5.3.2 雨量預測分析 109
第六章 結論與建議 127
6.1 結論 127
6.2 建議 129
參考文獻 131
附錄 137







表目錄

表3.1 ARIMA模式辨認準則表 16
表3.2 模式效能指標彙整及比較 31
表4.1 模式方法比較 36
表4.2 合成資料配適度判定結果 37
表4.3 ARIMA模式效能指標 39
表4.4 HHT_Overall模式效能指標 41
表4.5 HHT_Extension模式效能指標 43
表4.6 ELM模式效能指標 45
表4.7 合成資料預測結果指標 55
表4.8 太陽黑子週期資料預測結果指標 57
表4.9 加拿大山猫每年捕獲數量預測結果指標 58
表4.10匯率值預測結果指標 59
表5.1 淡水河流域之流量觀測站基本資料 61
表5.2 秀巒站月流量資料配適度判定結果 74
表5.3 玉峰站月流量資料配適度判定結果 75
表5.4 高義站月流量資料配適度判定結果 76
表5.5 霞雲站月流量資料配適度判定結果 77
表5.6 各流量站月流量資料配適度判定結果 78
表5.7 荖濃溪流域之雨量觀測站基本資料 81
表 5.8 歷年最大累積降雨前20名颱風 86
表5.9 秀巒站月流量預測結果指標 91
表5.10 玉峰站月流量預測結果指標 92
表5.11 高義站月流量預測結果指標 93
表5.12 霞雲站月流量預測結果指標 94
表5.13 秀巒站月流量極值預測結果指標 100
表5.14 玉峰站月流量極值預測結果指標 102
表5.15 高義站月流量極值預測結果指標 103
表5.16 霞雲站月流量極值預測結果指標 104
表5.17 復興站月流量預測結果指標 109
表5.18小關山站預測結果指標 110
表5.19新發站預測結果指標 111
表5.20溪南站預測結果指標 112
表5.21御油山站預測結果指標 113
表5.22大津站預測結果指標 114
表5.23 復興站月流量預測結果指標 121
表5.24 小關山站預測結果指標 122
表5.25 新發站預測結果指標 123
表5.26 溪南站預測結果指標 124















圖目錄

圖1.1 研究流程圖 3
圖3.1 ARIMA模式流程圖 14
圖3.2 上包絡線求取 19
圖3.3 下包絡線求取 20
圖3.4 均值包絡線求取 21
圖3.5 第一個IMF與餘數R之分量 22
圖3.6 各IMF分量圖 23
圖3.7 倒傳遞類神經網路架構 26
圖3.8 極速學習機架構圖 28
圖4.1 HHT_ARIMA模式分析分析流程圖 33
圖4.2 HHT_overall模式分析流程圖 34
圖4.3 HHT_extension模式流程圖 34
圖4.4 HHT_ARIMA分析流程示意圖 34
圖4.5 極速學習機(ELM)模式分析流程圖 35
圖4.6 極速學習機(ELM)模式分析示意圖 35
圖4.7 合成資料AR(1)配適度判定圖 38
圖4.8 合成資料AR(2)配適度判定圖 39
圖4.9 ARIMA(1,0,0)模式於合成資料AR(1)預測分析圖 40
圖4.10 ARIMA(2,0,0)模式於合成資料AR(2)預測分析圖 40
圖4.11 HHT_Overall模式於合成資料AR(1)預測分析圖 42
圖4.12 HHT_Overall模式於合成資料AR(2)預測分析圖 42
圖4.13 HHT_Extension模式於合成資料AR(1)預測分析圖 44
圖4.14 HHT_Extensionl模式於合成資料AR(2)預測分析圖 44
圖4.15 ELM模式於合成資料AR(1)預測分析圖 46
圖4.16 ELM模式於合成資料AR(2)預測分析圖 46
圖4.17 ARIMA模式於太陽黑子週期預測分析圖 47
圖4.18 ARIMA_error_ELM模式於太陽黑子週期預測分析圖 48
圖4.19 HHT_Overal模式於太陽黑子週期預測分析圖 48
圖4.20 HHT_Extension模式於太陽黑子週期預測分析圖 49
圖4.21 ELM模式於太陽黑子週期預測分析圖 49
圖4.22 ARIMA模式於加拿大山猫每年捕獲數量預測分析圖 50
圖4.23 ARIMA_error_ELM模式於加拿大山猫每年捕獲數量預測分析圖 50
圖4.24 HHT_Overal模式於加拿大山猫每年捕獲數量預測分析圖 51
圖4.25 HHT_Extension模式於加拿大山猫每年捕獲數量預測分析圖 51
圖4.26 ELM模式於加拿大山猫每年捕獲數量預測分析圖 52
圖4.27 ARIMA模式於新台幣兌換美元匯率預測分析圖 52
圖4.28 ARIMA_error_ELM模式於新台幣兌換美元匯率預測分析圖 53
圖4.29 HHT_Overall模式於新台幣兌換美元匯率預測分析圖 53
圖4.30 HHT_Extension模式於新台幣兌換美元匯率預測分析圖 54
圖4.31 ELM模式於新台幣兌換美元匯率預測分析圖 54
圖4.32 合成資料AR(1)預測結果效能指標直方圖 56
圖4.33 合成資料AR(2)預測結果效能指標直方圖 56
圖4.34 太陽黑子週期預測結果效能指標直方圖 58
圖4.35 加拿大山猫每年捕獲數量預測結果效能指標直方圖 58
圖4.36 匯率值預測結果效能指標直方圖 59
圖5.1 淡水河流量站之流域圖 62
圖5.2 淡水河流量站之地形圖 63
圖5.3 淡水河流量站之地質圖 64
圖5.4 秀巒流量站之月流量圖 66
圖5.5 秀巒流量站之時頻圖 67
圖5.6 玉峰流量站之月流量圖 67
圖5.7 玉峰流量站之時頻圖 68
圖5.8 高義流量站之月流量圖 68
圖5.9 高義流量站之時頻圖 69
圖5.10 霞雲流量站之月流量圖 69
圖5.11 霞雲流量站之時頻圖 70
圖5.12 秀巒流量站之資料週期性分析圖 71
圖5.13 玉峰流量站之資料週期性分析圖 72
圖5.14 高義流量站之資料週期性分析圖 72
圖5.15 霞雲流量站之資料週期性分析圖 73
圖5.16 秀巒站配適度判定圖 75
圖5.17 玉峰站配適度判定圖 76
圖5.18 高義站配適度判定圖 77
圖5.19 霞雲站配適度判定圖 78
圖5.20 荖濃溪流域之雨量觀測站 82
圖5.21 荖濃溪流域地形圖 83
圖5.22 荖濃溪流域地質圖 84
圖5.23 秀巒流量站之預測結果效能指標直方圖 91
圖5.24 玉峰流量站之預測結果效能指標直方圖 92
圖5.25 高義流量站之預測結果效能指標直方圖 93
圖5.26 霞雲流量站之預測結果效能指標直方圖 94
圖5.27 秀巒站之月流量預測分析圖 95
圖5.28 秀巒站之月流量預測範圍分析圖 95
圖5.29 玉峰站之月流量預測分析圖 96
圖5.30 玉峰站之月流量預測範圍分析圖 96
圖5.31 高義站之月流量預測分析圖 97
圖5.32 高義站之月流量預測範圍分析圖 97
圖5.33 霞雲站之月流量預測分析圖 98
圖5.34 霞雲站之月流量預測範圍分析圖 98
圖5.35 秀巒流量站之極值預測結果效能指標直方圖 101
圖5.36 玉峰流量站之極值預測結果效能指標直方圖 102
圖5.37 高義流量站之極值預測結果效能指標直方圖 103
圖5.38 霞雲流量站之極值預測結果效能指標直方圖 104
圖5.39 秀巒站之月流量預測分析圖 105
圖5.40 秀巒站之月流量預測範圍分析圖 105
圖5.41 玉峰站之月流量預測分析圖 106
圖5.42 玉峰站之月流量預測範圍分析圖 106
圖5.43 高義站之月流量預測分析圖 107
圖5.44 高義站之月流量預測範圍分析圖 107
圖5.45 霞雲站之月流量預測分析圖 108
圖5.46 霞雲站之月流量預測範圍分析圖 108
圖5.47 復興站之預測結果效能指標直方圖 110
圖5.48小關山站之預測結果效能指標直方圖 110
圖5.49新發站之預測結果效能指標直方圖 111
圖5.50 溪南站之預測結果效能指標直方圖 112
圖5.51御油山站之預測結果效能指標直方圖 113
圖5.52大津站之預測結果效能指標直方圖 114
圖5.53 復興站之雨量預測分析圖 115
圖5.54 復興站之雨量預測範圍分析圖 115
圖5.55 小關山站之雨量預測分析圖 116
圖5.56 小關山站之雨量預測範圍分析圖 116
圖5.57 新發站之雨量預測分析圖 117
圖5.58 新發站之雨量預測範圍分析圖 117
圖5.59 溪南站之雨量預測分析圖 118
圖5.60 溪南站之雨量預測範圍分析圖 118
圖5.61 御油山站之雨量預測分析圖 119
圖5.62 御油山站之雨量預測範圍分析圖 119
圖5.62 大津站之雨量預測分析圖 120
圖5.63 大津站之雨量預測範圍分析圖 120
圖5.64 復興站之預測結果效能指標直方圖 122
圖5.65小關山站之預測結果效能指標直方圖 122
圖5.66新發站之預測結果效能指標直方圖 123
圖5.67 溪南站之預測結果效能指標直方圖 124
圖5.68 復興站之雨量預測分析圖 125
圖5.69 小關山之雨量預測範圍分析圖 125
圖5.70 新發站之雨量預測分析圖 126
圖5.71 溪南站之雨量預測範圍分析圖 126
















附圖目錄

附圖1 秀巒站月流量資料各分量圖(1963.01~2003.12) 138
附圖2 玉峰站月流量資料各分量圖(1963.01~2003.12) 139
附圖3 高義站月流量資料各分量圖(1963.01~2003.12) 140
附圖4 霞雲站月流量資料各分量圖(1963.01~2003.12) 141
附圖5 合成資料AR(1)各分量圖 142
附圖6 合成資料AR(2)各分量圖 143
附圖7 合成資料AR(1)時間序列圖 144
附圖8 合成資料AR(2)時間序列圖 144
附圖9 秀巒站之月流量時間序列圖 145
附圖10 玉峰站之月流量時間序列圖 145
附圖11 高義站之月流量時間序列圖 146
附圖12 霞雲站之月流量時間序列圖 146
附圖13 合成資料AR(1)於ARIMA(1,0,0)之預測分析圖 147
附圖14 合成資料AR(1)應用HHT_Overall之預測分析圖 147
附圖15 合成資料AR(1)應用HHT_Extension之預測分析圖 148
附圖16 合成資料AR(1)應用ELM之預測分析圖 148
附圖17 合成資料AR(2)於ARIMA(2,0,0)之預測分析圖 149
附圖18 合成資料AR(2)應用HHT_Overall之預測分析圖 149
附圖19 合成資料AR(2)應用HHT_Extension之預測分析圖 150
附圖20 合成資料AR(2)應用ELM之預測分析圖 150
附圖21 太陽黑子週期 151
附圖22 加拿大山猫每年捕獲數量 151
附圖23 新台幣兌換美元匯率值 152
附圖24 ELM模式於太陽黑子週期預測分析圖 152
附圖25 ELM模式於加拿大山猫每年捕獲數量預測分析圖 153
附圖26 ELM模式於新台幣兌換美元匯率預測分析圖 153
附圖27 秀巒站於SARIMA模式之預測分析圖 154
附圖28 秀巒站於SARIMA模式之預測範圍分析圖 154
附圖29 秀巒站應用HHT_Overall之預測分析圖 155
附圖30 秀巒站應用HHT_Overall之預測範圍分析圖 155
附圖31 秀巒站應用HHT_Extension之預測分析圖 156
附圖32 秀巒站應用HHT_Extension之預測範圍分析圖 156
附圖33 秀巒站應用ELM之預測分析圖 157
附圖34 秀巒站應用ELM之預測範圍分析圖 157
附圖35 玉峰站於SARIMA模式之預測分析圖 158
附圖36 玉峰站於SARIMA模式之預測範圍分析圖 158
附圖37 玉峰站應用HHT_Overall之預測分析圖 159
附圖38 玉峰站應用HHT_Overall之預測範圍分析圖 159
附圖39 玉峰站應用HHT_Extension之預測分析圖 160
附圖40 玉峰站應用HHT_Extension之預測範圍分析圖 160
附圖41 玉峰站應用ELM之預測分析圖 161
附圖42 玉峰站應用ELM之預測範圍分析圖 161
附圖43 高義站於SARIMA模式之預測分析圖 162
附圖44 高義站於SARIMA模式之預測範圍分析圖 162
附圖45 高義站應用HHT_Overall之預測分析圖 163
附圖46 高義站應用HHT_Overall之預測範圍分析圖 163
附圖47 高義站應用HHT_Extension之預測分析圖 164
附圖48 高義站應用HHT_Extension之預測範圍分析圖 164
附圖49 高義站應用ELM之預測分析圖 165
附圖50 高義站應用ELM之預測範圍分析圖 165
附圖51 霞雲站於SARIMA模式之預測分析圖 166
附圖52 霞雲站於SARIMA模式之預測範圍分析圖 166
附圖53 霞雲站應用HHT_Overall之預測分析圖 167
附圖54 霞雲站應用HHT_Overall之預測範圍分析圖 167
附圖55 霞雲站應用HHT_Extension之預測分析圖 168
附圖56 霞雲站應用HHT_Extension之預測範圍分析圖 168
附圖57 霞雲站應用ELM之預測分析圖 169
附圖58 霞雲站應用ELM之預測範圍分析圖 169
附圖59 秀巒站應用HHT_ELM之預測分析圖 170
附圖60 秀巒站應用HHT_ELM之預測範圍分析圖 170
附圖61 玉峰站應用HHT_ELM之預測分析圖 171
附圖62 玉峰站應用HHT_ELM之預測範圍分析圖 171
附圖63 高義站應用HHT_ELM之預測分析圖 172
附圖64 高義站應用HHT_ELM之預測範圍分析圖 172
附圖65 霞雲站應用HHT_ELM之預測分析圖 173
附圖66 霞雲站應用HHT_ELM之預測範圍分析圖 173
附圖67 復興站之雨量預測分析圖 174
附圖68 復興站之雨量預測範圍分析圖 174
附圖69 小關山站之雨量預測分析圖 175
附圖70 小關山站之雨量預測範圍分析圖 175
附圖71 新發站之雨量預測分析圖 176
附圖72 新發站之雨量預測範圍分析圖 176
附圖73 溪南站之雨量預測分析圖 177
附圖74 溪南站之雨量預測範圍分析圖 177
附圖75 御油山站之雨量預測分析圖 178
附圖76 御油山站之雨量預測範圍分析圖 178
附圖77 大津站之雨量預測分析圖 179
附圖78 大津站之雨量預測範圍分析圖 179
附圖79 復興站之雨量預測分析圖 180
附圖80 小關山站之雨量預測分析圖 180
附圖81 新發站之雨量預測分析圖 181
附圖82 溪南站之雨量預測分析圖 181

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