第四章 結果與討論
第二節 ANFIS 模擬 DO 之結果
一、 以
三角形隸屬函數預測
ANFIS 三角形隸屬函數對 DO 網路訓練與預測結果：本研究以 2 V 1、3 V 1 、4 V 1 進行預測模擬；DO 對 4 個參數 ( TW、P、pH、TA )模擬訓練之結果，
其 MAPE 為 5.47％、其 R 值為 0.70、MSE 值為 0.38、RMSE 值為 0.62。預 測之結果，其 MAPE 為 6.55％、R 值為-0.20、MSE 值為 0.62、RMSE 值為 0.78，結果顯示訓練及訓練之 MAPE 屬於高度精確；訓練 R 值屬於中度相關，
預測 R 值屬於低度相關。
DO 對 3 個參數 (TW、P、pH)模擬訓練之結果，其 MAPE 為 5.32％、其 R 值為 0.73、MSE 值為 0.34、RMSE 值為 0.59；預測之結果，其 MAPE 為 13.82％、R 值為-0.47、MSE 值為 3.32、RMSE 值為 1.82，結果顯示訓練及預 測之 MAPE 屬於高度精確；訓練 R 值屬於高度相關，預測 R 值屬於中度相關。
DO 對 2 個參數 (TW、P )模擬訓練之結果，其 MAPE 為 5.97％、其 R 值 為 0.55、MSE 值為 0.51、RMSE 值為 0.71；預測之結果，其 MAPE 為 11.33
％、R 值為 0.51、MSE 值為 1.50、RMSE 值為 1.22，結果顯示訓練與預測 MAPE 皆屬於高度精確；訓練及預測之 R 值屬於中度相關。
ANFIS 三角形隸屬函數對 DO 模擬，整體結果顯示訓練與預測 MAPE 均 屬於高度精確；訓練即預測之預測 R 值皆屬於中、高度相關。顯示模擬值與實 際值模擬效果合理。將上述模擬結果整理於表 4-1 中。
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表 4-4 三角隸屬函數模擬 DO 之結果 ANFIS
DO
三角函數 MAPE (％) R MSE RMSE
4V1
訓練 5.47% 0.70 0.38 0.62 預測 6.55% -0.20 0.62 0.78
3V1
訓練 5.32% 0.73 0.34 0.59 預測 13.82% -0.47 3.32 1.82
2V1
訓練 5.97% 0.55 0.51 0.71 預測 11.33% 0.51 1.50 1.22
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二、 以梯形隸屬函數預測
ANFIS 以梯形隸屬函數對 DO 網路訓練與預測結果：本研究以 2 V 1、3 V 1 、4 V 1 進行預測模擬；DO 對 4 個參數模擬訓練之結果，其 MAPE 為 5.67
％、其 R 值為 0.68、MSE 值為 0.40、RMSE 值為 0.63；預測之結果，其 MAPE 為 8.64％、R 值為-0.49、MSE 值為 1.06、RMSE 值為 1.03，結果顯示訓練及 預測 MAPE 屬於高精確度；訓練及預測之 R 值屬於中度相關。
DO 對 3 個參數模擬訓練之結果，其 MAPE 為 5.47％、其 R 值為 0.66、
MSE 值為 0.43、RMSE 值為 0.65；預測之結果，其 MAPE 為 15.35％、R 值 為 0.47、MSE 值為 6.86、RMSE 值為 2.62，結果顯示訓練及預測之 MAPE 屬 於高度精確；訓練及預測 R 值屬於中度相關。
DO 對 2 個參數模擬訓練之結果，其 MAPE 為 6.01％、其 R 值為 0.55、
MSE 值為 0.52、RMSE 值為 0.72；預測之結果，其 MAPE 為 8.29％、R 值為 0.57、MSE 值為 0.69、RMSE 值為 0.83，結果顯示訓練與預測 MAPE 皆屬於 高度精確；訓練及預測 R 值屬於中度相關。
ANFIS 三角形隸屬函數對 DO 模擬，整體結果顯示訓練 MAPE 均屬於高 度精確；訓練及預測皆屬於中、高度相關。顯示模擬值與實際值模擬效果合理。
將上述模擬結果整理於表 4-2 中。
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表 4-5 梯形隸屬函數模擬 DO 之結果 ANFIS
DO
梯形函數 MAPE (％) R MSE RMSE
4V1
訓練 5.67% 0.68 0.40 0.63 預測 8.46% -0.49 1.06 1.03
3V1
訓練 5.47% 0.66 0.43 0.65 預測 15.35% 0.47 6.86 2.62
2V1
訓練 6.01% 0.55 0.52 0.72 預測 8.29% 0.57 0.69 0.83
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三、 以鐘形隸屬函數預測
ANFIS 以鐘形隸屬函數對 DO 網路訓練與預測結果：本研究以 2 V 1、3 V 1 、4 V 1 進行預測模擬；模擬訓練之結果，其 MAPE 為 5.14％、其 R 值為 0.72、MSE 值為 0.36、RMSE 值為 0.60；預測之結果，其 MAPE 為 7.57％、
R 值為-0.33、MSE 值為 0.78、RMSE 值為 0.89，結果顯示訓練與預測 MAPE 屬於高精確度；訓練及預測 R 值屬於中度相關。
DO 對 3 個參數模擬訓練之結果，其 MAPE 為 5.16％、其 R 值為 0.74、
MSE 值為 0.34、RMSE 值為 0.58；預測之結果，其 MAPE 為 34.87％、R 值 為-0.50、MSE 值為 42.97、RMSE 值為 6.56，結果顯示訓練之 MAPE 屬於高 度精確、測試之 MAPE 屬於良好範圍；訓練及測試之 R 值屬於中度相關。
DO 對 2 個參數模擬訓練之結果，其 MAPE 為 5.78％、其 R 值為 0.58、
MSE 值為 0.48、RMSE 值為 0.69；預測之結果，其 MAPE 為 108.42％、R 值 為 0.50、MSE 值為 540.50、RMSE 值為 23.25，結果顯示訓練屬於高度精確；
訓練及測試之 R 值屬於中度相關。
ANFIS 鐘形隸屬函數對 DO 模擬，整體結果顯示訓練 MAPE 均屬於高度 精確；訓練及預測之 R 值多屬於中、高度相關。顯示模擬值與實際值模擬效果 合理。將上述模擬結果整理於表 4-3 中。
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表 4-6 鐘形隸屬函數模擬 DO 之結果 ANFIS
DO-鐘形函數
MAPE (％) R MSE RMSE4V1
訓練 5.14% 0.72 0.36 0.60 預測 7.57% -0.33 0.78 0.89
3V1
訓練 5.16% 0.74 0.34 0.58 預測 34.87% -0.50 42.97 6.56
2V1
訓練 5.78% 0.58 0.48 0.69 預測 108.42% 0.50 540.50 23.25
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四、 以高斯隸屬函數預測
ANFIS 以高斯隸屬函數對 DO 網路訓練與預測結果 DO 對 4 個參數模擬訓 練之結果，其 MAPE 為 5.41％、其 R 值為 0.69、MSE 值為 0.39、RMSE 值 為 0.63；預測之結果，其 MAPE 為 5.94％、R 值為-0.23、MSE 值為 0.44、
RMSE 值為 0.63，結果顯示訓練與預測 MAPE 屬於高精確度；訓練 R 值屬於 中度相關，預測 R 值屬於低度相關。
DO 對 3 個參數模擬訓練之結果，其 MAPE 為 4.92％、其 R 值為 0.77、
MSE 值為 0.31、RMSE 值為 0.55；預測之結果，其 MAPE 為 22.01％、R 值 為-0.51、MSE 值為 13.54、RMSE 值為 3.68，結果顯示訓練屬於高度精確、預 測之 MAPE 值屬於合理範圍；訓練 R 值屬於高度相關，預測 R 值屬於中度相 關。
DO 對 2 個參數模擬訓練之結果，其 MAPE 為 5.59％、其 R 值為 0.62、
MSE 值為 0.445、RMSE 值為 0.67；預測之結果，其 MAPE 為 47.36％、R 值 為-0.49、MSE 值為 95.12、RMSE 值為 9.75，結果顯示訓練屬於高度精確、預 測之 MAPE 值屬於合理範圍；訓練及預測 R 值屬於中度相關。
ANFIS 三角形隸屬函數對 DO 模擬，整體結果顯示訓練 MAPE 多屬於高 度精確；訓練與訓練 R 值皆屬於中度相關，顯示模擬值與實際值模擬效果合理。
將上述模擬結果整理於表 4-4 中。
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表 4-7 高斯隸屬函數之模擬 DO 結果 ANFIS
DO-高斯函數
MAPE (％) R MSE RMSE4V1
訓練 5.41% 0.69 0.39 0.63 預測 5.94% -0.23 0.44 0.67
3V1
訓練 4.92% 0.77 0.31 0.55 預測 22.02% -0.51 13.54 3.68
2V1
訓練 5.59% 0.62 0.45 0.67 預測 47.36% -0.49 95.12 9.75
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