運用資料探勘技術於臺灣鋼筋混凝土橋梁構件劣化因子之研究

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李豪剛(Hao-Kang Lee) 查詢紙本館藏

畢業系所

營建管理研究所

論文名稱

運用資料探勘技術於臺灣鋼筋混凝土橋梁構件劣化因子之研究
(Data Mining the Deterioration Factors of Reinforced Concrete (RC) Highway Bridges in Taiwan)

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摘要(中)

臺灣歷經數十年公路建設，交通網絡越趨完整，且因多山多河之特殊地景，橋梁遂為路網中不可或缺之要樞，根據「臺灣地區橋梁管理系統」統計，目前橋梁總數已達26,390座（2007年3月），其中橋齡逾20年以上者約達46.2％，可知多數橋梁已逐漸邁向老劣化之階段，但在人力及經費有限的情況下，如何以有限資源進行完善、有效率之橋梁維護管理，一直是公路主管機關所關心的議題。
臺灣地區橋梁狀況於營運階段受到許多因素影響，如環境、交通、超載、設計及施工因素等，造成橋梁構件之劣化，進而影響橋梁發揮應有之功能，造成用路人安全性之疑慮。本研究根據既有國道橋梁構件之歷史檢測紀錄進行統計分析，由檢測紀錄中彙整橋梁構件損傷類型，如裂縫、混凝土剝落、白華等，並藉由資料探勘(DATA MINING)技術瞭解橋梁構件劣化之影響因子。本研究以約略集(ROUGH SET)理論為主要之探勘技術，利用分析軟體RSES(ROUGH SET EXPLORATION SYSTEM)透過法則推演技術以擷取大量資料庫中不精確、不確定與模糊之法則資訊，並從該法則資訊中擷取影響橋梁構件劣化之核心屬性，獲得影響橋梁構件各種劣化形式之影響因子，更藉由專家訪談驗證本模式中明顯與隱含知識之合理性。
希冀經由本研究於橋梁構件劣化因子模式之建立，可將橋梁以所在地域、環境(如交通量、結構形式、距海距離等)之異同，進行更為精確之篩選分類，以挖掘類似工程及環境條件之橋群，繼而瞭解該橋群之劣化趨勢，使劣化預測模式得以透過歷史檢測記錄更符合實際現況，更可提供橋梁新建、養護機關於生命週期成本評估時較為客觀且準確之分析成果，進而決定較為適當之設計、維護管理與合理的預算編列，使橋梁使用年限得以延壽、預算養護效益達最大化之養護目標。

摘要(英)

There are more than twenty-two thousands of highway bridges in Taiwan, with majority of them in the structural type of Reinforced Concrete (RC). As the average age of national bridge inventory grows older, more and more national funding are invested to maintain the entire bridge stocks in safe and sound operation. To pinpointing the deterioration factors of bridges will certainly assist in enhancing the effectiveness of bridge management.
Conventionally the experience of senior bridge engineers is relied heavily upon for determining the deterioration factors of bridges. The literature shows a lack of a systematic way to determine the deterioration factors of bridges. Taiwan developed her own Bridge Management System in 1998. The basic bridge data as well as the inspection and maintenance data of more than twenty-two highway bridges are input in the system since. The objective of this study is to data mining the Taiwan Bridge Management System for the deterioration factors of RC highway bridges. However, instead of the twenty-one component types, only five component types, namely the expansion joint, deck, girder, abutment, and bearing, will be the subjects of the study for they have more maintenance records in the system.
Rough Set theory, a data mining technique, and a RSES (Rough Set Exploration System) software system are employed in this study for data mining. As a result, major and minor deterioration factors of each of the five component types in RC highway bridges in Taiwan are identified. Meanwhile, statistical chi-square tests of each factor are conducted for the validation of the data mining results. Furthermore, the resulting deterioration factors are compared with those identified in the various previous studies in literature. The comparison results show that the deterioration factors identified in this study have a better interpretation of the deterioration in the BMS than the previous studies.

關鍵字(中)

★ 資料探勘（DATA MINING）
★ 約略集(ROUGH SET)
★ 橋梁劣化
★ 因子

關鍵字(英)

★ Deterioration factors
★ Data mining
★ Rough set.
★ Bridge management

論文目次

摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 V
圖目錄 VIII
表目錄 X
第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究範圍 3
1.4 研究流程 4
1.5 研究架構 5
第二章文獻回顧 6
2.1 橋梁劣化原因及現象探討 6
2.1.1 混凝土橋梁劣化原因 6
2.1.2 混凝土橋梁劣化種類 7
2.1.3橋梁損壞因素相關研究 9
2.2 資料探勘之簡介 9
2.2.1 資料探勘之功能 11
2.2.2 資料探勘之技術 12
2.3 小結 15
第三章研究方法與分析流程 17
3.1 群集分析（CLUSTER ANALYSIS） 17
3.1.1 群集分析之目的 17
3.1.2群集分析之相似度的計算與測量 17
3.1.3 群集分析之K-means法 18
3.2 約略集合理論（ROUGH SET THEORY） 19
3.2.1 下界與上界近似（Lower and upper approximations） 20
3.2.2 屬性的核心與折減（Core and reduct of attributes） 21
3.3 分析流程 21
第四章資料處理 24
4.1 目視檢測資料之處理流程 24
4.1.1 資料分類依據 25
4.2 基本資料、結構資料之處理流程 26
4.2.1 群集分析 26
4.2.2 敏感度分析 28
4.3 交通資料之處理流程 34
4.3.1 群集分析 35
4.3.2 敏感度分析 35
4.4 環境資料之處理流程 37
4.4.1 群集分析 37
4.4.2 敏感度分析 38
4.5 小結 44
第五章橋梁分析結果 49
5.1 支承 51
5.2 伸縮縫 52
5.3 橋台 53
5.3.1 裂縫 53
5.3.2 剝落 53
5.3.3 白華 54
5.3.4 鋼筋外露鏽蝕 54
5.3.5 破損 54
5.3.6 蜂窩 55
5.4 橋面版 56
5.4.1 裂縫 56
5.4.2 剝落 56
5.4.3 白華 57
5.4.4 鋼筋外露鏽蝕 57
5.4.5 破損 57
5.4.6 蜂窩 58
5.5 大梁 58
5.5.1 裂縫 58
5.5.2 剝落 59
5.5.3 白華 59
5.5.4 鋼筋外露鏽蝕 60
5.5.5 破損 60
5.5.6 蜂窩 61
5.6 橋台、橋面版、大梁之探討 61
5.7 結果驗證 62
5.7.1 無母數樣本卡方檢定 62
5.7.2 正確率比較 78
5.7.2.1 探討 80
第六章結論與建議 81
6.1 結論 81
6.2 建議 88
參考文獻 89
附錄A 約略集合理論 93
口試委員意見回覆 100

參考文獻

ㄧ、論文
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二、期刊
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三、研究報告
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四、書籍
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49. 石村貞夫，「多變量分析的SPSS使用手冊」，鼎茂圖書股份有限公司，94年6月。
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http://www.cwb.gov.tw/
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http://210.69.172.32/
56. Flags and Lollipops, 「Rough Sets: A Quick Tutorial」。
http://www.ghastlyfop.com/blog/2006/01/rough-sets-quick-tutorial.html
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http://www.uniminer.com/center01.htm
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http://www.ims.uni-stuttgart.de/phonetik/EGG/pagev4.htm
60. Statsoft, 「Data Mining Techniques」。 http://www.statsoft.com/textbook/stdatmin.html
61. Warsaw University, 「RSES 2.2 User’s Guide」, 2005. http://logic.mimuw.edu.pl/~rses/

指導教授

黃榮堯(Rong-Yau Huang)

審核日期

2007-7-24

推文