課程資訊
課程名稱
類神經網路於水文系統之建構與應用
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN HYDROLOGY 
開課學期
98-1 
授課對象
工學院  水利工程組  
授課教師
林國峰 
課號
CIE8026 
課程識別碼
521 D4030 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四9,A,B(16:30~20:10) 
上課地點
土224 
備註
總人數上限:20人 
 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
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課程概述

本課程探討類神經網路在水文系統的建構與應用。類神經網路具有模擬高度非線性系統的能力,且具有優良的計算效率,因此近年來已經被廣泛的應用在各種科學領域。本課程介紹倒傳遞類神經網路、幅狀基底類神經網路、支持向量機及自組織映射圖等不同的網路,除了瞭解不同網路的演算法及特性,並進一步對各模式的能力與差異進行分析。本課程針對數個研究案例進行討論,包含了颱風降雨預報、颱風洪水預報、水庫入流量預報、降雨逕流模擬、雨型設計、地下水位預報、地下水參數推估以及降雨量的空間推估等,藉由不同的研究案例研討類神經網路模式的特性以及在建構與操作時可能面臨的問題。 

課程目標
培養以類神經網路研究水文相關問題之能力 
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
 
參考書目
Govindaraju, R.S., Rao, A.R., 2000. Artificial Neural Networks in Hydrology. Kluwer Academic Publishers, Boston.
G.F. Lin, L.H. Chen, 2004, “A Non-linear Rainfall-runoff Model Using Radial Basis Function Network,” Journal of Hydrology, Vol. 289, Issues 1-4, pp. 1-8.
G.F. Lin, L.H. Chen, 2005, “Application of Artificial Neural Network to Typhoon Rainfall Forecasting,” Hydrological Processes, Vol. 19, Issue 9, pp. 1825-1837.
G.F. Lin, M.C. Wu, 2007, “A SOM-based Approach to Estimating Design Hyetographs of Ungauged Sites,” Journal of Hydrology, Vol. 339, Issues 3-4, pp. 216-226.
G.F. Lin, G.R. Chen, P.Y. Huang, Y.C. Chou, 2009, “Support Vector Machine-based Models for Hourly Reservoir Inflow Forecasting during Typhoon-Warning Periods,” Journal of Hydrology, Vol. 372, Issues 1-4 pp 17-29.
 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
無資料