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淡江大學 水資源及環境工程學系碩士班 張麗秋所指導 林子傑的 結合類神經網路及主成分分析於颱風時期大氣參數對降雨量推估之研究 （2021），提出水庫水位即時影像關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、倒傳遞類神經網路、主成分分析、大氣參數、時雨量預報。

而第二篇論文元智大學 電機工程學系乙組 曾俊雄所指導 艾明緯的 腦波與五大人格特質相關性研究 （2021），提出因為有 腦機介面、機器學習、EEG腦波、IPIP五大人格量表的重點而找出了 水庫水位即時影像的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了水庫水位即時影像，大家也想知道這些：

結合類神經網路及主成分分析於颱風時期大氣參數對降雨量推估之研究

為了解決水庫水位即時影像的問題，作者林子傑 這樣論述：

台灣坐落在西北太平洋上，為熱帶氣旋與颱風侵襲的主要路徑，平均每年有四到五個颱風侵襲台；同時台灣山高地狹、地形陡峭、川短流急，使得颱風所帶來的豐沛雨量引發水庫排洪不及的危機，而準確的降雨預報可提高流量推估之準確性，有助於水庫的防洪操作策略之參考，可提前預放與調節水庫水位，預留足夠的防洪空間，此為值得探討且重要的議題。本研究以石門水庫集水區最為研究區域，透過蒐集颱風時期集水區測站之歷史資料與ERA5大氣參數之網格資料，建置倒傳遞神經網路模式(BPNN)以預測未來1~3小時之集水區降雨量，並依照不同輸入項與降雨量之移動平均之結合可分三種模式，模式一(篩選大氣參數)、模式二(篩選參數之前十個主成分)

與模式三(篩選參數之前五個主成分)，以分析輸入因子對BPNN模式預測結果之影響，並討論大氣參數與降雨量之關係。根據結果顯示，以篩選參數作為輸入項之BPNN模式大致上能掌握降雨趨勢，說明本研究所篩選之大氣參數若颱風時期能取得即時觀測資料，能作為推估未來時雨量之參考依據；模式二與模式三之結果表現均優於模式一，可證明經由主成分分析保留重要特徵的降維方式，能提高模式之預測準確度及運算效率。

腦波與五大人格特質相關性研究

為了解決水庫水位即時影像的問題，作者艾明緯 這樣論述：

由於近幾年來人工智慧開始盛行，也開始帶動腦機介面在市場上掀起熱潮，本研究目的希望透過腦機介面量測出的腦波資料，以及IPIP五大人格量表去分析人格特質與腦波之間的相關性。 本研究透過腦機介面Brain Link Pro，收集受試者在進行2分30秒的TRYBIT LOGIC遊戲時腦波中的Low Alpha波、High Alpha波、Low Beta波、High Beta波、Low Gamma波及High Gamma波數據，並與IPIP五大人格量表去進行人格特質的分析。透過Spearman相關係數找出各腦波與每個人格特質之間的相關性後，將各個腦波數據對應有相關的人格特質，依照平均分數將受試者

分成兩組，再藉由曼惠特尼U檢定去檢定兩組受試者腦波數據是否有差異，將有差異的腦波數據與人格特質，透過隨機森林分類器訓練模型並進行預測，找出腦波數據與人格特質之間的關係。

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