應用倒傳遞類神經網路建置花蓮港碼頭波高預測模式[113藍]

　　花蓮港東臨遼闊的太平洋，因其港型及港口開口方向關係，港內常受長浪（湧浪）影響振盪致使船舶出港避湧，為了解港內波浪情形，本所於花蓮港9號碼頭及17、25號碼頭設置波潮即時監測站，開始蒐集花蓮港內波浪觀測資料並將即時展示於「花蓮港區靜穩展示頁面」，供臺灣港務股份有限公司花蓮港務分公司使用。花蓮港務分公司在船舶進出港管制作業上，已改成觀察內港區、外港區波浪情形，執行內港區、外港區之分區管制方式辦理。本研究以花蓮港為研究範圍，應用倒傳遞類神經網路，經由學習訓練、驗證及測試階段，建置花蓮港9、17及25號碼頭波高預測模式。期望未來能提供3個碼頭處未來波浪變化情形，協助於花蓮港務分公司執行船舶進出港管制及港區防災應變工作；同時維護「花蓮港區靜穩展示頁面」，其整合花蓮港海象觀測、模擬預測及港內靜穩觀測等資訊，研擬預警指標，以簡單、易懂及客製化網頁設計，提供花蓮港務分公司防災應變、船舶進出管理決策支援。

 

　　計畫成果效益與應用情形:維運「花蓮港區靜穩展示頁面」提供花蓮港務分公司做船舶進出港分區管制之決策依據；以維護船舶出港操航安全、提昇船席機動調配及港埠運作效率。

中文摘要 Ⅰ

英文摘要 Ⅰ

目錄 Ⅰ

圖目錄 Ⅳ

表目錄 X

1.1計畫緣起 1-1

1.2前期相關計畫 1-1

1.3研究範圍與對象 1-3

1.4 工作項目 1-3
 

2.1 理論介紹 2-1

2.1.1 生物神經元模型 2-1

2.1.2 人工神經元模型 2-2

2.1.3 類神經網路學習推估過程 2-5

2.2 倒傳遞類神經網路（BPNN） 2-6

2.3 文獻回顧 2-11
 

3.1港外波浪觀測資料蒐集及分析 3-3

3.1.1波流儀器簡介 3-3

3.1.2港外波浪觀測資料處理及性質比較 3-3

3.1.3超音波訊號之港外波浪觀測資料統計 3-8

3.1.4超音波訊號之港外長浪分析 3-10

3.2港內波浪觀測資料蒐集及分析 3-19

3.2.1港內碼頭波浪監測站 3-19

3.2.2 花蓮港內碼頭波浪觀測資料蒐集及分析 3-19
 

4.1資料前處理 4-1

4.1.1選取資料參數因子 4-2

4.1.2資料正規化 4-8

4.2碼頭波高類神經網路群訓練、驗證及測試規劃 4-9

4.2.1訓練、驗證及測試集資料 4-10

4.2.2網路架構及學習訓練設定 4-16

4.3以港外波浪觀測資料訓練建置碼頭波高類神經網路群 4-17

4.3.1以觀測資料訓練建置17號碼頭波高類神經網路 4-17

4.3.2以觀測資料訓練建置25號碼頭波高類神經網路 4-27

4.3.3以觀測資料訓練建置9號碼頭波高類神經網路 4-32

4.4花蓮港碼頭波高類神經網路群（obs-train）連續預測 4-40

4.4.1 花蓮港17號碼頭波高類神經網路（obs-train）連續預測結果 4-40

4.4.2 花蓮港25號碼頭波高類神經網路（obs-train）連續預測結果 4-47

4.4.3 花蓮港9號碼頭波高類神經網路（obs-train）連續預測結果 4-51

4.5 以港外波浪模擬資料建置花蓮港碼頭波高類神經網路群 4-58

4.5.1以模擬資料訓練建置17號碼頭波高類神經網路 4-59

4.5.2以模擬資料訓練建置25號碼頭波高類神經網路 4-65

4.5.3以模擬資料訓練建置9號碼頭波高類神經網路 4-68

4.6花蓮港碼頭波高類神經網路群（model-train）連續預測 4-74

4.6.1 花蓮港17號碼頭波高類神經網路（model-train）連續預測結果 4-74

4.6.2 花蓮港25號碼頭波高類神經網路（model-train）連續預測結果 4-79

4.6.3 花蓮港9號碼頭波高類神經網路（model-train）連續預測結果 4-83
 

5.1網頁簡介 5-1

5.2網頁預警功能展示及網頁維護工作 5-5

5.2.1網頁預警功能展示 5-5

5.2.2網頁維護工作 5-7
 

6.1結論 6-1

6.2建議 6-5

6.3 計畫成果效益及應用 6-6
 

參考文獻 參-1

附錄一 分析花蓮港109～111年波浪原始觀測資料 附1-1

附錄二 109年至111年北太平洋西部海域颱風分析資料 附2-1

附錄三 花蓮港內109～111年波浪觀測資料統計及分析 附3-1

附錄四 花蓮港109～111年船舶進出港管制相關規定及資料……… 附4-1

附錄五 歷次工作報告會議紀錄 ……………………………………附5-1

附錄六 計畫簡報 .……………………………………附6-1

附錄七 計畫報告審查會議意見及辦理情形說明表…………………....附7-1