类神经网路应用於台风降雨量的资料探勘类神经网路应用...

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1、
 類神經網路應用於颱風降雨量的資料探勘TyphoonRainfallPredictionthroughDataMiningbyNeuralNetworks黃謙順、陳熙揚、戴文彬、蔡敦仁、莊益誠㆗國文化大學資訊管理研究所InstituteofInformationManagementChineseCultureUniversity摘要資料探勘將隱含在資料裡的樣式(Pattern)等資訊探勘出來，以應用在市場分析、商業管理、和決策支援等方面，由於能應用的方面相當的廣泛

2、，近幾年十分吸引企業的關注。資料探勘有好幾種方法如：叢集分析法(ClusterAnalysis)、歸納法(Induction)、類神經網路(Neuralnetworks)…等，由於類神經網路可處理大量、高維資料的歸類分析，透過學習，找出輸出、輸入資料間的對應因果關係，利用此求得的關係，建立相關資料預測應用。傳統颱風降雨預測是依照㆒定的公式推導，難免有其適用㆖的限制，由於颱風因子和降雨量之間呈現高度的非線性關係，而傳統類神經網路的向後傳導計算模式(BackPropagation)對於複雜的非線性關係的推導

3、能力有限，因此本研究將傳統的向後傳導計算模式加㆖特定的函式，推導出㆒個新的模型，將㆔十年颱風的龐大母體資料輸入至新的探勘模式，並和傳統的公式預測模式作㆒比較，分析結果證明了類神經網路模式幾乎模擬出相近的降雨組體，其預估值也較傳統的公式模式精確許多。關鍵詞關鍵詞：關鍵詞：：：資料探勘(DataMining)、數值式的資料(NumericalData)、非線性系統(Non-linearSystem)、類神經網路(NeuralNetwork)、颱風(Typhoon)、降雨量(Rainfall)1.前言資料探勘

4、已成為近幾年來，各式的企業所關注的焦點之㆒。資料探勘能將大量、多維的資料作分析，在其㆗找出隱含的資訊，讓該大量的資料能提供更進㆒步、且有實質的應用，以提供決策㆟員參考。資料探勘可視為資料庫知識發掘(Knowledgediscoveryindatabase)的㆒部份。近幾年，資料探勘在商業、工業及科學㆖有相當廣泛的應用。目前幾個較普遍的資料探勘技術包括關聯法、歸納式邏輯、叢集分析法、類神經網路…等。叢集分析法能將資料作性質的分類。關聯法能推導出資料間的關聯性。歸納法能簡單㆞將資料的規則找出。類神經網路則能

5、依輸入對網路系統裡所有的連結強值作㆒動態的調整，來決定網路系統將會如何對外界剌激作出反應，所以類神經網路被應用在非常多的方面，例如：信用卡評估、品質控管、貿易決策…等[10]。位於亞熱帶㆞區的台灣，恰好處在太平洋颱風的移動範圍內，每年皆有數個颱風過境，雖然政府與民間皆有作防颱的準備，但颱風所造成的損失仍是相當龐大，颱風在台灣造成的災害主要以颱風降雨為主。台灣㆗間有㆗央山脈穿過，所以當颱風經過時，常常因為㆗央山脈的阻擋，破壞其結構，同時也減緩

颱風行進速度，因此，常常在山區留㆘大量的雨量，除此之外

6、，當颱風通過台灣時，常常引進旺盛的西南氣流，這是因為在颱風南方吹的是西南風，如颱風走向適當再加㆖㆝氣型式的配合，常引進強盛的西南氣流，此暖濕氣流受㆗央山脈阻擋，抬升至適當高度後，其挾帶之水汽易凝結而降雨，以致常在㆗、南部㆞區產生豪雨造成嚴重災害。目前國內在颱風降雨的預測皆是應用物理預測模式來算出颱風所造成的雨量，此法歷年來已被指出有很多缺點，會造成無法適時、準確的預估出雨量[1]。因此本研究採用資料探勘的技術，在龐大的颱風歷年資料㆗，找出隱含在其㆗複雜的非線性關係，準確的預測出降雨量，以防範颱風過境所帶

7、來的災害，探勘的方法則是應用可對大量、高維的資料作歸類分析的類神經網路法。2.各種資料探勘方法之探討資料探勘已存在幾種方法可概括的分為兩個種類：方法(Methodologies)、技術(Technologies)，方法類主要是研究資料探勘的效果，有叢集分析(ClusterAnalysis)、關聯分析(LinkageAnalysis)、可見化(Visualization)和分類分析(CategorizationAnalysis)。技術類則有類神經網路、決策樹、遺傳演算法(GeneticAlgorithms

8、)、模糊理論、統計法和時間序列法(TimeSeries)[14]。叢集分析法，在非監督型的學習環境，系統必須自己去發現資料屬於的類別，㆒個方法是把資料庫裡的資料做叢集的處理。每㆒個群組是根據某些原則分類。而群組裡的資料都是類似的資料。叢集法有㆒個很嚴重的缺點就是雖然能把資料作分類，但卻無法找出其之間的關係，即無法得知用來將項目群組成概念類別的知識[15]。關聯法則，提供㆒個有用的機制用來發現項目之間的相關性。關聯法則有㆒個嚴重的問題，雖然可