| 成果內容說明 |
1.水文研究使用2010至2015之6年資料區間作為模式驗證使用；訓練則使用1991至2009之19年資料長度、2005至2009之6年資料長度及2008至2009，2年資料長度進行模式訓練。模式訓練特徵值之選用為流量及水位0至前3時刻，及雨量0至前6時刻，之交叉組合。由結果可知出特徵值之數量愈多、訓練用資料年限愈長模式之表現愈好；但即使資料訓練年限僅2年亦可得到可接受之模式驗證結果。
2.本年度應用四種機器學習技術，包括：支援向量迴歸、隨機森林迴歸、多層感知機迴歸、以及決策樹迴歸)，已完成三個示範區域(蘭陽溪、濁水溪以及北港溪流域)之河川水位數據驅動模式建置與驗證。本研究蒐集彙整2004年至2017年之颱風或豪雨事件之雨量、水位以及潮位逐時觀測資料，並將資料劃分為訓練(Training)與測試(Test)；訓練資料乃作為模型建構之使用，用以學習輸入與輸出因子之關係，測試資料則作為模型驗證之使用。 |