蒸發在農業、土木水利或是環境工程上面均扮演著非常重要的角色。尤其在水利工程中的水量平衡計算上，更是不可或缺。模糊類神經技術結合了模糊邏輯與類神經網路的優點，透過模糊邏輯對於輸入變數與輸出變數之間的關係，再歸納類神經網路對於大量歷史資料的學習與歸納，進而創造出一種新的過濾知識來確認資料之正確性。
　　本研究用台北、台中、高雄和成功氣象站的平均氣溫、平均相對濕度、日照率以及平均風速資料來進行分析。研究結果顯示，利用此一新技術，可得到蒸發量良好的推估值。

　　Evaporation has a very important role in agriculture, civil engineering, hydraulic engineering, environmental engineering or in meteorology. Specifically in hydraulic engineering, it is important items in water balance computation. The new technique apply of neuro-fuzzy which combines the advantages of fuzzy logic and neural network. Fuzzy logic plays a role to formulate the relationship among the input variables, which describe the situation when one signal takes place, and output variables. Neural network is used to train the formulated knowledge by the historical data.
　　After four input variables to trained neuro-fuzzy system, we can get a filtered data. Mean temperature, mean relative humidity, rate of sunshine and mean wind velocity are collected by using historical records at meteorological stations of Taipei, Taichung, Kaohiung and Chengkung. The results indicate that Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System can correctly predict the outputs of evaporation.

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