会议专题

應用類神經網路演算法則建立濁度預測模式—以台北水源特定區為例

浊度为水源区水质良好与否之重要指标,过去资料显示台湾地区降雨集中且降雨强度增加,暴雨发生机率高,上游土石崩落,挟带大量泥砂,引致水源区水体浊度升高,影响其正常用途,偶有导致下游取水净化处理设备无法负荷,降低公共给水效益,因此除加强集水区水土保持、水源保护区管制开发外,预测浊度之变化,进而妥善因应处理亦为一重要课题。台北水源特定区供应大台北地区居民饮用水,如何加强保护该水源水质至为重要。本研究收集国内外文献,发现计画区域内水质监测站之浊度变化有相当大的差异,如北势溪浊度比较南势溪低。本研究另以类神经网路,建立浊度预测模式,探讨集水区内如雨量、悬浮粒子与浊度的相关性,进而建立浊度预测模式,以为後续水源保护暨供水策略之参考。

水源保护区 浊度 类神经网路 预测模式 水质监测

范致豪 官文惠 江宛樺 范書愷 張克偉 王信智 陳秋楊

環境與安全衛生工程系,明志科技大學,台灣省台北縣24301泰山鄉貴子村工專路84號 環境與安全衛生工程系,明志科技大學,台灣省台北縣24301泰山鄉貴子村工專路84號, 工業工程與管理系,元智大學,台灣省桃園縣32003壢市遠東路135號

国内会议

第六届海峡两岸水质安全控制技术及管理研讨会

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2010-10-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)