按 Enter 到主內容區
:::

交通部運輸研究所Institute of Transportation, MOTC

:::
  • 小字級
  • 中字級
  • 大字級
  • 列印
  • facebook
  • plurk
  • twitter

港灣技術季刊

篇名 花蓮港內波浪預測方案初探
作者 傅怡釧、林雅雯
摘要

      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 ,臺灣港務股份有限公司 花蓮港務分公司 (以下簡稱花蓮港務分公司 )自 110年 4月起以觀測內港區 水尺 (近 9號碼頭 )及外港區 水尺 (25號碼頭對面東防波堤 )之實際波浪情況, 執 行內港、外港之船舶進出港管制工作,若能提供港內 碼頭 波浪預測 變化 ,將有助於花蓮港務分公司 執行 港務管理作業。
      本研究 應用 倒傳遞類神經網路 (BPNN)及長短期記憶模型 (LSTM)2種方法, 學習港外波浪與港內 17號碼頭波浪對應關係 、建立 17號碼 頭波浪預測 類神經網路 為目標。 以 109年海神 颱風 、 閃電颱風 及 109年 7月(夏季 )、12月(冬季 )波浪實測資料 做驗證 ,通過 驗證 後之類神經網路再於海神及閃電颱風期間執行連續預測之測試工作, 藉此 ,篩選出自我預測能力及穩定度較佳之 網 路架構。比較 BPNN與 LSTM驗證及連續預測結果 ,原以為 LSTM較擅長處理時間序列預測問題, 結果顯示 2者預測效能都很好, BPNN甚至在評估指標及歷線圖表現略佳且 網路架構較簡單(神經元數量較少 ),後續 可將本研究探討之 BPNN網路架構 應用 推估 花蓮港 9號及 25碼頭 處 波高 變化情形 ,其波高預測資料可 提供花蓮港務分公司做 為船舶進出港管制之決策 依據 。

頁數 19
出版年份 112
出版月份 2

檔案下載

瀏覽人次:222
回頁首