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化學物質風險治理與法律：資料驅動災害防救及其緊急應變法制

為了解決火災即時查詢桃園的問題，作者林木興 這樣論述：

本文研究問題主要為臺灣如何建構化學物質風險治理能力，包括源頭管理與災害防救兩個治理能力及其關連性建立，提出分析架構並且包括研究層級、理論基礎、研究方法，研究方向與重點涵蓋災害防救法律分析與比較法研究、災害風險治理能力建構、治理轉型與法律變遷。本文採用多元的社會科學研究方法，首先利用案例分析法，並且以敬鵬重大工安事故為例，談論本文假設「無資料，無災防？」、化學災害防救現場存在化學資訊落差；本文亦假設化學資訊作為資料驅動力，得以驅動災害防救與源頭管理之機制或程序、產生動員環保部門與消防部門組織與網絡的法律效果。再者，本文採用比較法的研究方式，比較美國與歐盟化學災害防救與源頭管理制度，並且再以國際

的研究層級、奧爾胡斯公約三大支柱的角度，綜合評析與比較美國與歐盟相關制度之共同性與相異性。另外，本文採取其他的研究方法，目的在於取得第一手的研究資料，並且佐證本文相關論點，輔助對於臺灣化學災害程序、組織與網絡進行法律分析、尋找實作證據，例如採取參與觀察、焦點團體的研究方法。除後續研究建議之外，本文之主要研究發現，包括政策啟發與修法建議，簡要敘述如下：一、臺灣繼受歐盟化學物質登錄法制、促進第一級預防之資訊基礎建設典範轉移；資訊基礎建設作為治理能力建構的工具，連結源頭管理與災害防救之化學安全三級預防風險管理。二、臺灣第一級預防之化學物質源頭管理及其風險治理能力建構，除法律、政策、財務外，尚須組織調

整與網絡動員。三、第二級預防之資料驅動力得以啟動第三級預防之緊急應變程序，產生動員災害防救組織的法律效果、改善第一級預防之源頭管理能力。四、第二、三級預防之化學災害防救能力建構，得藉由毒管與災防法律調和、奧爾胡斯公約遵循、社區知情權利保障等加以落實。

應用小波轉換和類神經網路之混合模型於風力預測

為了解決火災即時查詢桃園的問題，作者張琇雯 這樣論述：

目錄指導教授推薦書口委審定書致謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 ix表目錄 xiii第一章 緒論 11.1研究背景與動機 11.2研究目的 71.3 研究對象與範圍 81.4 研究架構 9第二章 文獻探討 112.1 風力發電的原理 112.2 臺灣再生能源的發展與佔比 162.3 預測風力發電量及風速 202.4 小波轉換之應用 23第三章 研究方法 253.1 訓練資料選取 253.2 類神經網路

283.3 倒傳遞法 323.4 小波轉換 353.5 候選模型挑選原則 37第四章 研究成果與分析 384.1 迴歸分析結果 384.2 類神經網路預測結果 414.3 小波轉換結合類神經網路預測結果 434.4 各模型預測結果比較 56第五章 結論與未來建議 575.1 結論 575.2 未來建議 59參考文獻 61 圖目錄圖 1-1 全台能源總需求歷年需求 1圖 1-2 全球主要能源需求年度改變(2011-18) 2圖 1-3 2010-2018年陸域

及離岸風力發電均化成本變化趨勢 5圖 1-4 2018-2023年陸域及離岸風力發電新增裝置容量預測 5圖 1-5 台灣歷年風力發電累計裝置容量 6圖 1-6 研究流程 10圖 2-1 風機透視圖 11圖 2-2 風力發電原理圖 13圖 2-3 風力預測的時間尺度分類圖 16圖 2-4 近十年再生能源發購電量占比 18圖 2-5 108年再生能源發購電量占比 18圖 2-6 「風力發電4年推動計畫」架構 19圖 2-7 「風力發電4年推動計畫」目標 19圖 3-1 清水觀測站風速數據資料 25圖 3-

2 清水觀測站氣壓數據資料 26圖 3-3 清水觀測站氣溫數據資料 26圖 3-4 清水觀測站降雨量數據資料 27圖 3-5 台中港風力發電量數據資料 27圖 3-6 實際神經元示意圖 29圖 3-7 人工神經元示意圖 30圖 3-8 多輸入變數的類神經網路架構圖 31圖 3-9 倒傳遞流程圖 34圖 3-10 離散小波轉換架構圖 36圖 4-1 ANN風力發電量預測結果(第一部份) 42圖 4-2 ANN風力發電量預測結果(第二部份) 42圖 4-3 ANN風力發電量誤差絕對值(第一部份) 43圖

4-4 ANN風力發電量誤差絕對值(第二部份) 43圖 4-5 Daubechies小波轉換風速輸入轉換數據圖 45圖 4-6 Daubechies小波結合ANN風力發電量預測結果(第一部份) 46圖 4-7 Daubechies小波結合ANN風力發電量預測結果(第二部份) 46圖 4-8 Daubechies小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第一部份) 46圖 4-9 Daubechies小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第二部份) 47圖 4-10 Coifle小波轉換風速輸入轉換數據圖 47圖 4-11 Coifle小波結合

ANN風力發電量預測結果(第一部份) 48圖 4-12 Coifle小波結合ANN風力發電量預測結果(第二部份) 48圖 4-13 Coifle小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第一部份) 49圖 4-14 Coifle小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第二部份) 49圖 4-15 Symlets小波轉換風速輸入轉換數據圖 50圖 4-16 Symlets小波結合ANN風力發電量預測結果(第一部份) 50圖 4-17 Symlets小波結合ANN風力發電量預測結果(第二部份) 51圖 4-18 Symlets小波結合ANN風力發電量誤

差絕對值(第一部份) 51圖 4-19 Symlets小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第二部份) 51圖 4-20 Biorthgonal小波轉換風速輸入轉換數據圖 52圖 4-21 Biorthgonal小波結合ANN風力發電量預測結果(第一部份) 52圖 4-22 Biorthgonal小波結合ANN風力發電量預測結果(第二部份) 53圖 4-23 Biorthgonal小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第一部份) 53圖 4-25 Biorthgonal小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第二部份) 53圖 4-26 Dmey

er小波轉換風速輸入轉換數據圖 54圖 4-27 Dmeyer小波結合ANN風力發電量預測結果(第一部份) 54圖 4-28 Dmeyer小波結合ANN風力發電量預測結果(第二部份) 55圖 4-29 Dmeyer小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第一部份) 55圖 4-30 Dmeyer小波結合ANN風力發電量誤差絕對值(第二部份) 55 表目錄表 2-1 風機元素功能表 12表 2-2 風力預測時間尺度及其應用 16表 3-1 MAPE 預測能力尺度表 37表 4-1 各個氣象資訊與風力發電量相關性分析 39表 4-2

迴歸分析(四個自變數) 39表 4-3 迴歸分析(兩個自變數) 40表 4-4 多種模型R平方值比較 40表 4-5 各模型預測結果比較 56