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國立成功大學 土木工程學系 倪勝火所指導 劉享彥的 陸域風力發電機引致之環境振動衰減之研究 （2020），提出richart高鐵關鍵因素是什麼，來自於振動、衰減、風力發電機、1/3 八音階頻譜。
而第二篇論文中原大學 土木工程研究所 陳逸駿所指導 劉志豪的 高速鐵路引致地盤振動之自動預測模式評估 （2016），提出因為有 高速鐵路、橋梁結構、地盤振動、預測模式評估、類神經網路、隨機森林、支持向量機、整合性學習的重點而找出了 richart高鐵的解答。
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陸域風力發電機引致之環境振動衰減之研究
為了解決richart高鐵 的問題，作者劉享彥 這樣論述：
隨著環保意識受到全球關注，綠能產業逐漸受到全世界的重視，台灣目前正積極發展風力發電工程，許多風力裝置工程正進行當中，當運轉中之風力機座落於附近時，產生的振動會經由各種環境介質向週遭傳遞，進而影響鄰近之環境，本研究為瞭解陸域風力發電機振動影響範圍及振動衰減特性，選在彰化縣芳苑鄉與雲林縣麥寮鄉進行振動量測試驗，對比環境振動及風機在運轉前後，池底振動量之變化，進行養殖池振動量測分析及評估，以瞭解未來風力發電機組振動對鄰近水產養殖可能之影響範圍，以及風機振動對於不同方向上的振動衰減特性。本論文研究方法是以 1/3 八音階倍頻帶（one-third octave band）之方法來呈現微振動量測，選定
有風機與無風機各一處之養殖池進行兩組振動量測的 1/3 倍頻帶之振幅變化進行比對，配合本研究室自行開發之分析程式，並加入統計學中平均值及均方根值之概念分析，期望能透過圖表及數據來說明風機運轉前後對於養殖池底及環境振動之影響範圍。風機振動衰減部分以平均值頻譜之顯著頻率所對應之速度振幅值，分別以Bornitz 衰減模式與 Wiss 衰減模式，對所得的資料進行迴歸分析。
高速鐵路引致地盤振動之自動預測模式評估
為了解決richart高鐵 的問題，作者劉志豪 這樣論述：
本研究以高速鐵路於橋梁結構之淺基礎段與深基礎段之現地量測資料作為建立資料庫之基礎，其內容將包含近域與遠域以及不同頻率區間之振動資料。延續前期對於高速鐵路引致地盤振動之相關影響因子與頻率因素之研究結果，其中影響因子包含列車車速、結構型式、基礎尺寸、土層種類、剪力波速、量測距離、振動頻率、結構體積、前後背景值、衰減係數、衰減距離等。頻率因素則由前期之建議將振動資料分為整體頻率、低頻-中頻-高頻區間進行分析，探討振動值於各頻率區間下之差異。接著將使用類神經網路、隨機森林及支持向量機等三種機器學習演算法，對上述量測資料進行訓練與測試，並分析不同機器學習演算法之間的表現差異。最後，本研究使用整合性學習
將三種機器學習演算法進行整合，分別為投票式整合、堆疊式整合及增強式整合，期望提升單一機器學習演算法之預測表現，並針對不同方式之整合效果進行比較。