鐵路事故危險程度分析

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姓名

吳杰安(Chieh-An Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

鐵路事故危險程度分析
(The Analysis of Dangerous Degrees For Railway Accidents)

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摘要(中)

鐵路運輸是在陸上運輸系統中最可靠的系統，但一發生事故就會造成嚴重影響。根據台鐵過去的統計資料，機務事故當中與旅客息息最切身相關的車輛事故每年占了整體事故超過4成，高居台鐵運務、工務、機務、電務四大處之首。因此本研究目的在建立一套車輛故障的分析模式以用來預測未來可能發生的肇事情況，作為改善參考。本研究蒐集台鐵機務部門2010 年至2014 年五年間之事故資料，利用一般線性模式中的卜瓦松迴歸及負二項迴歸，針對鐵路行車特性及軌道幾何等等不同特性，構建鐵路事故次數與故障次數模式預測。
研究結果發現，事故次數模式與故障次數模式適合以卜瓦松迴歸預測事故，同時尖離峰跟平假日不同的乘載條件下對事故有顯著影響。

摘要(英)

Railway transport is the most reliable system in the land transportation system, but it may cause serious effect while the accidents happen. According to the Taiwan Railway Administration’s former statistic data, rolling stock accident accounted for above 40% of the overall rail accidents which closely related to the passenger. Therefore, the purpose of the study aims to establish rolling stock breakdowns analysis model to predict the future accidents. The study collecting the Taiwan Railway Administration five years of accident data from 2010 to 2014, using general linear models of Poisson and Negative Binomial Regression, in relation to railway travel characteristics, track geometry and so forth. Constructing the railway accident frequency model and failed mode to predict accident in the future. .
The result indicated that railway accidents’ frequency model and failed model are suitable to using Poisson Regression is better than Binomial Regression to predict accidents in the future. The peak/off-peak hours and rush /general hours under different loading conditions have significant influence on accident.

關鍵字(中)

★ 鐵路事故
★ 機車故障
★ 卜瓦松迴歸
★ 卜瓦松迴歸、負二項迴歸

關鍵字(英)

論文目次

摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章　緒論 1
1.1研究動機 1
1.2研究目的 1
1.3研究範圍 2
1.4研究內容 4
第二章　文獻回顧 6
2.1回歸模式預測方法 6
2.2鐵路肇事研究 9
2.3台鐵事故定義與分類 12
第三章　研究方法 15
3.1計數資料模式 15
3.1.1一般化線性模式 15
3.1.2卜瓦松迴歸 17
3.1.2負二項迴歸 19
3.1.4模式檢定 21
3.2 預測模式檢定 23
第四章　資料蒐集與分析 24
4.1台鐵動力車輛現況 24
4.2變數分析 30
第五章　模式建立與實證分析 41
5.1軟體應用方法 41
5.2迴歸模式變數篩選 41
5.3 卜瓦松迴歸模式結果 43
5.3.1 事故次數類別 43
5.3.2 故障次數類別 48
5.3.3 綜合結果分析 52
5.4 負二項模式結果 53
5.3.1 事故次數類別 53
5.4.2 故障次數類別 58
5.5情境假設 63
第六章　結論與建議 65
6.1 結論 65
6.2 建議 66
參考文獻 67

參考文獻

中文文獻：
[1] 交通部台灣鐵路局(2014)，103年鐵路年鑑
[2] JJ.ScottLong著，鄭旭智等譯(2002)，「類別與受限依變項的迴歸統計模式」，pp.120-134，弘智文化。
[3] 劉應興編譯(2003)，「類別資料分析導論」，華泰文化。
[4] 劉應興編譯(1998)，「非線性迴歸與相關分析」，華泰書局。
[5] 駱思斌(2002)，「鐵路事故嚴重程度之研究」，國立成功大學交通管理科學系碩士班，碩士論文。
[6] 黃維崧(2006)，「影響台鐵平交道事故因素之研究」，國立交通大學運輸科技與管理學系碩士班，碩士論文。
[7] 蔡孟紋(2007)，「平交道事故分析之研究」，國立成功大學交通管理科學系碩士班，碩士論文。
[8] 黃俊福(2009)，「鐵路平交道事故危險程度之分析」，國立中央大學土木工程研究所，碩士論文。
[9] 鍾珮儒(2011)，「最佳空間分段下之高速公路事故頻次模式」，國立交通大學交通運輸研究所，碩士論文。
[10] 胡守任、紀佳伶(2012)，「以離散型計數資料模式探討臺鐵平交道事故因素」，中華民國運輸學會學術論文研討會。
[11] 李君睿(2013) ，「應用計數資料模式於公路長隧道風險分析之研究」，國立中央大學土木工程研究所，碩士論文。
[12] 張應輝(2001) 「台鐵營運安全風險之研究」，國立交通大學交通運輸研究所，碩士論文。
[13] 林永昌(2003) ，「台鐵營運安全風險之分析」，國立交通大學交通運輸研究所，碩士論文。
[14] 陳火庸(2006)，「台鐵行車事故肇事因子之研究」，逢甲大學交通工程與管理學系碩士在職專班，碩士論文。
[15] 郭聖暉(2010)，「臺鐵機車風險管理之研究」，逢甲大學運輸科技與管理學系碩士班，碩士論文。
[16] 李旻錡(2012)，「臺鐵風險管理」，逢甲大學運輸科技與管理學系碩士班，碩士論文。
[17] 鄭元賀(2014) ，「臺鐵機務風險管理之研究 -以EMU500與E1000為例」，逢甲大學運輸科技與管理學系碩士班，碩士論文。

外文文獻：
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[19] Chang, L. Y. (2005). “Analysis of freeway accident frequencies: negative binomial regression versus artificial neural network.” Safety science, 43(8), pp.541-557.
[20] Saccomanno, F., & Lai, X. (2005). “A model for evaluating countermeasures at highway-railway grade crossings.” Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, (1918), pp.18-25.
[21] Hadi, M. A., Aruldhas, J., Chow, L. F., & Wattleworth, J. A. (1995). “Estimating safety effects of cross-section design for various highway types using negative binomial regression.” Transportation Research Record, 1500, pp.169-177.
[22] Ivan, J., & O’mara, P. (1997, January). “Prediction of traffic accident rates using Poisson regression.” In 76th annual meeting of the transportation research board (No. 970861).
[23] Jovanis, P. P., & Chang, H. L. (1986). “Modeling the relationship of accidents to miles traveled.” Transportation Research Record, 1068, pp.42-51.
[24] Miaou, S. P., & Lum, H. (1993). “Modeling vehicle accidents and highway geometric design relationships.” Accident Analysis & Prevention, 25(6), pp.689-709.

指導教授

吳健生

審核日期

2016-9-13

推文