成大研發快訊 - 文摘
成大研發快訊 第三十卷 第十期 - 2016年十月七日
[ http://research.ncku.edu.tw/re/articles/c/20161007/1.html ]
利用支持向量機和基因表示規劃模式以及衛星測高資料
（1992年6月到2013年12月）預估裏海海水面變化
Moslem Imani、尤瑞哲、郭重言* 國立成功大學測量及空間資訊學系 [email protected]
Global and Planetary Change, 121, 53-63.
裏海為世界上最大的內陸封閉水體，由亞塞拜然、土庫曼、伊朗、哈薩克、俄羅 斯五個國家環繞，因地理環境和河流流量、蒸發量、降水量、海水温度等氣象現象的 交互影響，裏海季節性和年際海水面變化高度可達1公尺，因此精確預估未來裏海海 水面變化有其挑戰性。精確海水面變化預估資訊有助於政府制定海岸管理或海岸災害 防治政策，因此利用現有資料尋找最佳海水面估計演算法有其必要性。本研究利用支 持向量回歸(support vector regression， SVR)、 基因表示規劃法(gene expression
programming，GEP)、串級式關聯神經網路(cascade correlation neural network，CCNN)模式分別進行裏海衛 星測高海水面異常資料分析與預估，研究使用約20年（含1992年6月到2013年12月）Topex/Poseidon、
Jason-1、Jason-2海水面異常資料來進行測試與預估。結果顯示裏海海水面異常之兩年(2011年8月到2013年 12月)預估結果以SVM成果與衛星測高觀測量最吻合(如圖一所示)，最大決定係數(coefficient of
determination)為0.96，最小均方根誤差(root mean square error)為3.5公分，而測高觀測與SVM、GPE、
CCNN預估之海水異常差值標準偏差則分別為1.0、1.1、1.4公分。
圖一、衛星測高觀測和(左上)SVR預估(右上)GEP預估(左下)CCNN預估之裏海海水面異常比較圖 (Imani et al., 2014)
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