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研究生: 聶君平
Chun-Ping Nieh
論文名稱: 現地型強震預警APP: My Shake Alert
My Shake Alert:an app for on-site earthquake early warning
指導教授: 許丁友
Ting-Yu Hsu
口試委員: 盧煉元
Lyan-Ywan Lu
謝佑明
Yo-Ming Hsieh
朱世禹
Shih-Yu Chu
李維森
Wei-Sen Li
許丁友
Ting-Yu Hsu
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工程學院 - 營建工程系
Department of Civil and Construction Engineering
論文出版年: 2019
畢業學年度: 107
語文別: 中文
論文頁數: 160
中文關鍵詞: 現地型強震預警智慧型手機EQ AlertAPP辨別地震預測PGA
外文關鍵詞: on-site earthquake early warning, smartphone, app, EQ Alert, peak acceleration, EEW
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台灣位處於歐亞大陸板塊以及菲律賓海板塊的交接處,地震頻繁且密集,而大地震也幾乎是每10年就有一次,往往造成重大的生命、財產損失。現今的強震預警系統可以有效的在地震來時提供預警,使人們有幾秒鐘的時間可以做出反應,進而降低人命財產上的損失。然而,強震預警系統的價格昂貴,要建置與維護的成本龐大;另外,對於經濟能力較為低落的國家更為困難。另一方面,現在智慧型手機已經相當地普及,幾乎人人手上都有一隻智慧型手機。因此,本研究擬研發智慧型手機之現地型強震預警行動應用程式 ”My Shake Alert”, ,爾後,改名為”EQ Alert”利用手機本身量測到的加速度,利用類神經網路辨別地震及預測最大加速度,並利用振動台驗證 ” EQ Alert” 的可行性。


Large magnitude earthquakes continue to thread Taiwan and worldwide countries. Earthquake early warning (EEW) provides seconds to minutes of warning, allowing people to move to safe zones and automated slowdown and shutdown of transit and other machinery. Existing EEW systems only operating in a few nations, mainly due to high cost for establishment and maintaining. Smartphones are prevalent to populace and contain accelerometers that can also be used to detect earthquakes. In this study, a mobile application software called “EQ Alert” is developed to estimate peak acceleration of the coming earthquake using artificial neural network with measured P-wave features. Shaking table tests are conducted to verify the feasibility of “EQ Alert”.
Keywords: on-site earthquake early warning, smartphone, app, EQ Alert, peak acceleration, EEW

目錄 VI 圖目錄: VIII 表目錄 XI 第一章 緒論 1 1.1研究動機與目的 1 1.2 文獻回顧 3 第二章 EQ Alert 介紹 5 2.1 EQ Alert架構 5 2.2 EQ Alert手機流程 6 2.3 EQ Alert辨別地震、預測PGA-類神經網路介紹 8 第三章 地震及人為事件資料準備 12 3.1 使用的手機與其特性 12 3.2 開發搜集資料APP(EQ Alert) 13 3.3 手機資料品質探討 15 3.4 模擬地震資料 23 3.5 觸發機制 25 3.5.1 觸發規則 25 3.5.2 設置門檻值 26 第四章 辨別地震之類神經網路模型 30 4.1 辨別地震參數 30 4.2 訓練資料 32 4.3 辨別地震之-ANN架構 35 4.4 辨別地震之ANN模型效果 39 4.5 LG辨別地震ANN模型應用於各手機 43 第五章 預測PGA之類神經網路模型 47 5.1 訓練參數 47 5.2 訓練資料 49 5.3 訓練架構 50 5.4 訓練結果 53 5.5 921地震探討 55 5.6 各手機表現 57 5.7 警報有效性探討 62 5.8 手機品質對於預警時間之影響 65 第六章 試驗驗證 67 6.1 試驗描述 67 6.2 試驗流程 70 6.3 試驗結果分析與討論 74 6.3.1 觸發結果分析與討論 74 6.3.2 各手機於試驗辨別地震結果分析與討論 75 6.3.3 各手機於試驗預測PGA結果分析與討論 78 6.3.4 各手機於試驗預警時間分析與討論 87 第七章 結論與未來研究方向 94 7.1 結論 94 7.2 建議 95 7.2 未來研究方向 95 參考文獻 96 附錄一 97 附錄二 104 附錄三 129

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無法下載圖示 全文公開日期 2024/08/22 (校內網路)
全文公開日期 2024/08/22 (校外網路)
全文公開日期 2024/08/22 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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