普考申論題
109年
[水利工程] 水文學概要
第 二 題
降雨逕流為水文重要機制與水資源分析工具，請說明近年廣用於水文分析的數據驅動方法（Data-driving methods）於建立集水區降雨逕流預報模式的主要步驟及其優缺點？（25分）
📝 此題為申論題
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本題測驗考生對現代水文資訊技術的掌握程度。數據驅動方法（如人工智慧、機器學習）與傳統物理模型（概念性模型）不同，它強調輸入與輸出間的統計映射關係。考生應具備基本的資料科學流程知識（清洗、特徵提取、建模、驗證），並能理性分析「黑盒子模式」在水文學中的侷限性。論述應聚焦於：為何要用？怎麼做？有什麼好壞？建議分配 20-25 分鐘。
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【考點分析】 數據驅動方法（Data-driven methods）在水文學的應用，常見包括人工神經網路（ANN）、支持向量機（SVM）、長短期記憶網路（LSTM）等機器學習技術。 【理論/法規依據】
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