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應用智化物聯網於時空資訊雲平台之監測與預測-以透水鋪面之維護工程為例

為了解決便宜mesh ptt的問題，作者張庭愷 這樣論述：

近年來，全球暖化與極端氣候對全球各大都會區所造成的壓力更為險峻，高度開發的都市有如不透水的水泥叢林，導致都市水環境面臨威脅與挑戰。隨著5G時代的來臨，透過智化物聯網系統建置智慧永續城市已成為現行趨勢。本論文以透水鋪面之維護工程為研究主題，將忠孝東路的人行道透水鋪面作為研究參考場域，建置人行道透水鋪面的物聯網監測系統裝置，物聯網三層架構中，感知層加入冗餘量測的概念，使用了荷重、超音波、液位三種感測方式進行透水量量測，同時量測實驗場域的空氣溫溼度與實驗容器內的水中pH值；網路層分別運用符合室內場域的無線網路技術以及模擬室外案場的窄帶物聯網通訊技術；應用層則是提供可視化監測介面且加入人工智慧技術，

使其升級為智化物聯網。研究範圍則分為兩大部分，分別為通訊品質量測以及人行道透水鋪面監測。在通訊品質量測上，利用窄帶物聯網通訊技術和增強型機器類型通訊技術對忠孝東路一段至三段進行量測，在7個量測點中，第5個量測點為訊號最佳地點，而且兩者訊號差異不大，因此，若考慮成本費用，則會選擇較便宜的窄帶物聯網通訊技術；在人行道透水鋪面監測上，參考忠孝東路人行道透水鋪面的架構，設計在級配層中加入排水管，建構比現況更佳的透水鋪面環境，並以定水頭透水試驗作為實驗方法，運用「由簡入繁」的概念，將量測環境分成四種情境進行，情境依序為單一透水材料、材料合併模塊，材料合併模塊+級配、材料合併模塊+級配+排水管，並利用物聯

網量測求出前三種情境的各項透水係數，並同時進行量測數值分析及驗證，得知各項材料皆符合其規範與透水性質，而且荷重感測模組是三種感測器(荷重式、超音波式、液位式)中誤差最小的。關於情境四的模擬實際場域量測，將臺北市紀錄以來的單月最大落塵量作為參考值，以撒入落塵的方式模擬實際堵塞之情形，並訂定透水功能下降至80%為警戒值、60%為危險值，最後，再運用實驗求得的時序資料進行簡單的統計與人工智慧分析。當上層為透水磚鋪面模塊時，得知實驗模擬至第6年為警戒值，第16年為危險值，以預測值與預測指標作為評估，得知多層感知器最適合作為此實驗架構的演算法。而當上層為花崗岩鋪面模塊時，實驗模擬至第8年為警戒值，第28

年為危險值，評估後認為高斯過程迴歸與支援向量迴歸皆適合作為此實驗架構的演算法。

使用深度學習方法提高IWDM感測系統的容量和能力

為了解決便宜mesh ptt的問題，作者YIBELTAL CHANIE MANIE 這樣論述：

傳感器網絡是傳感器的集合，這些傳感器直接安裝在要測量的對象內或非常靠近要測量的對象。在許多傳感應用中，光纖傳感器（OFS）優於電傳感器，因為它們在長距離上的信號衰減小，並且對惡劣的物理環境具有免疫力。 OFS網絡是用於結構健康監測（SHM）的有影響力的工具，它可以定期或連續地測量和分析環境和結構參數，以便在異常情況或事故發生時及早發出警告。光纖布拉格光柵（FBG）傳感器是OFS的一種，由於其抗電磁干擾，靈活性，小尺寸，測量靈敏度和高複用能力，因此具有廣泛的優勢。這些基本功能使它們對於在惡劣環境和智能結構中檢測不同參數更具吸引力。最近，FBG傳感器在測量智能結構和聚合物材料中的應變，振動，壓力

，溫度和其他參數方面非常有用。因此，已經採用了幾種FBG傳感器。近年來，遙感系統已成為監視距離中心辦公室數十或數百公里的物體或結構的重要問題。在第3章中，我們討論了使用拉曼放大器（RA）和極限學習機（ELM）算法的長距離FBG傳感器系統（FBG-SS）。 RA使用拉曼散射（也稱為拉曼效應）來創建光增益並放大光信號。 RA具有與傳輸纖維一起克服信號損失的能力，這意味著FBG-SS中的傳輸纖維被用作合成信號損失的增益介質。此外，FBG傳感器的工作原理基於中心波長偏移，當FBG傳感器暴露於物理參數（例如溫度，應力，應變，振動，壓力和其他參數）時，就會發生中心波長偏移。因此，為了精確地測量這些物理參數

的變化，需要精確地測量FBG的中心波長偏移。因此，在設計FBG傳感器系統時應考慮的重要問題之一就是選擇最佳詢問（檢測）方法。詢問器可用於測量FBG傳感器的實時頻譜。最近，代替使用昂貴的集成方法（例如，OSA），提出了基於機器學習的中心波長檢測方案。基於機器學習的中心波長檢測技術具有以下優點：測量精度高，價格便宜，測量範圍廣，靈敏度較低，並支持多個FBG傳感器進行多路復用。近年來，可以針對FBG-SS中的中心波長檢測提出許多傳統的機器學習算法。然而，以上列出的傳統機器學習方法具有多個缺點，例如，對噪聲的敏感性，低計算能力以及需要較長的處理時間。本文旨在設計一種新的方法來提高FBG-SS的容量和能

力。 FBG傳感器提供的獨特功能之一是其出色的複用能力。單根光纜中多個傳感器的複用是FBG-SS的一項重要技術，它可以沿單根光纜進行多點測量。在本文中，我們提出了強度波分複用（IWDM）技術來增加傳感器系統中FBG傳感器的數量。在IWDM中，允許FBG傳感器的光譜重疊，並增加FBG傳感器的數量兩倍於傳統波分複用（WDM）方法。但是，此技術需要較長的處理時間才能實現高感測信號測量（SSM）精度。為了解決這個問題，提出了諸如門控循環單元（GRU）和長短期記憶（LSTM）之類的深度學習算法，以增強基於IWDM的FBG-SS的SSM性能。與傳統方法相比，深度學習方法具有很多優勢，例如自動特徵提取，靈活

性和具有理解高複雜性問題的能力。而且，它們可以輕鬆地與應該優化系統性能的不同算法集成在一起，例如數據去噪算法。為了評估我們提出的深度學習算法，我們將我們提出的深度學習技術與其他機器學習算法進行了比較。論文的主要工作如下：第三章，提出了基於ELM的波長檢測技術，以精確測量FBG的中心波長。與傳統的峰值檢測（CDP）方法相比，ELM具有以下優勢：準確識別每個FBG的中心波長，學習時間短，並且不需要人工干預。在本章