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進階式遺傳運算樹運用於河道變遷分析以大安溪白布帆至水尾段為例

為了解決鯉魚潭水庫水位即時影像的問題，作者陳俞伍 這樣論述：

台灣位於亞熱帶季風型氣候地帶，時常飽受颱風豪雨的侵襲，由於地形複雜與河水流入海峽的距離短促，上游集水區人為的開墾與破壞水土，導致颱風豪雨對河床的沖刷，並夾帶大量砂土與浮木，造成土石流災害與主河流道的變遷，洪水沖刷兩岸堤防結構物的基礎，對橋樑與土堤後的居住人民生命、財產，造成莫大的危害。本論文針對大安溪近年來重複災變之水尾到白布帆堤防為研究河段，藉由資料蒐集輔以人工智慧技術，尋找河道擺盪與流路變遷之趨勢，作為後續河川治理規劃及管理之依據。研究開始，建構基本資料庫有地文、水文、遙測、流域之現況與官方資料，並收集本研究河段近20年之水文、地文、災損、地形、衛星影像、河道流路變遷數據，最終成功配對出

二個年度（民國100年與105年）資料，共計112筆。參考相關文獻選取河道變遷主要因子為流出位置、流出角度、核心距離、坡度、流量、輸砂量與流入位置等六項，經過計算數值正規化後，作為分析模式建立所需輸入之數據。因應地質現況將數據分成3 組，以迴歸分析、遺傳運算樹（GAOT）與進階式遺傳運算樹（AGAOT）進行分析模式之建立，模擬結果顯示AGAOT有較佳的模擬效果。以相關係數來說，AGAOT為0.747比迴歸分析的0.773略低，但高於GAOT的0.675；在均方根誤差AGAOT為0.180，比GAOT的 0.199與迴歸分析的0.272低很多。模擬結果可看出GAOT因受參數優選影響，經AGAOT

強化運算機制後，有提升模擬之精確性，且擁有產生明確方程式之優點。河道預測結果比對102年11月之衛星影像，其與現況流路趨勢相近，因此白布帆堤防、卓蘭堤防、老庄溪匯流口、鯉魚潭堤防、四角林堤防、水尾堤防、公館堤防等，是以後需要提高警覺的地方。