博碩士論文 105325005 詳細資訊




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姓名 張欣旻(Sin-Min Jhang)  查詢紙本館藏   畢業系所 營建管理研究所
論文名稱 橋梁管理資訊系統智慧型資料偵錯工具之建立
(Establishment of Error Data Detection Mechanisms for Bridge Management System)
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摘要(中) 「臺灣地區橋梁管理資訊系統」目前系統管理問題,主要為使用者資料填寫不全及資料填寫錯誤,若系統中擁有一套資料偵錯並防止使用者填寫錯誤之機制,不但可提升系統資料之可信度,也能提升後續進行橋梁維修經費之管理效能。因此,本研究提出一套偵錯機制,將系統中之基本資料以及檢測資料中明顯錯誤挑除,並進而防止未來可能之填寫錯誤,以提升系統資料之正確性。
本研究首先將基本資料的錯誤態樣,分為基本資料誤填錯誤以及欄位資料相衝突兩類;透過專家訪談以及資料蒐集後,統整各資料表欄位之合理區間或給予限制條件,篩選出錯誤之基本資料並進而避免未來填寫資料時發生誤填之情形。在檢測資料偵錯方面中,本研究先將橋梁做初步分類,利用集群分析法找出有相似條件之橋梁,並分析同一群組中之橋梁可能的劣化情形,並藉由劣化構件間之關聯性,分析各構件可能之D值,以建立一套判斷填寫錯誤之參考基準。
經實際測試後,本研究所建立之資料偵錯機制確實可篩選出系統中錯誤之基本資料以及檢測資料,可驗證本研究成果對於提升系統資料之正確性具有相當之成效。
摘要(英) The major management problem of the Taiwan Bridge Management System (TBMS) is existing of incomplete or error data input by the users. A set of error data detection mechanisms help both in increasing reliability of system data and in effectiveness of bridge maintenance. Therefore, this research aims at establishing such error data detection mechanisms to screen out for correction obvious errors exist in the inventory and in the inspection databases of the TBMS. Furthermore, error proof data input mechanisms are also generated in this research to prevent inputting of incorrect data in the future.
For the inventory database, this study categorizes error data patterns of basic data into two types; wrong input of data and data conflicts between fields. After expert interviews were conducted and typical values for bridge attributes were collected, reasonable intervals of various fields and valid relationships among data fields were summarized to become rules for finding error data in the inventory database. In the aspect of detecting possible inspection data, this study classifies bridges into several types first and then uses a cluster analysis method to group bridges with similar characters. In a group, possible D values for various components are analyzed from which components with possible wrong D inspection values can be found.
Several tests were performed in the TBMS using the mechanism generated by this research; typos and unreasonable data both in the bridge inventory and in the bridge inspection database were actually found and corrected accordingly. These tests prove that results of this research are meaningful and useful in maintaining the TBMS.
關鍵字(中) ★ 橋梁管理系統
★ 智慧資料偵錯
★ 資料探勘
★ 關聯性分析
關鍵字(英) ★ Bridge Management System
★ Intelligent Error Data Detection
★ Data Mining
★ Correlation Analysis
論文目次 摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 viii
一、 緒論 1
1-1研究背景 1
1-2研究動機 1
1-3研究目的 2
1-4研究範圍及限制 2
1-5研究流程及方法 3
1-6論文架構 4
二、文獻回顧 6
2-1臺灣地區橋梁管理系統發展 6
2-2臺灣地區橋梁管理資訊系統之基本資料與檢測資料功能模組介紹 7
2-3橋梁管理系統效能提升之相關研究 9
2-4橋梁設計及檢測規範 9
2-5資料庫數據分析方法 10
2-5-1集群分析法 11
2-5-2 K-means方法 12
2-5-3 PSO 方法 13
2-5-4 KPSO 方法 13
2-5-5各類方法之優缺點 14
三、基本資料偵錯 16
3-1基本資料錯誤型態整理 16
3-2基本資料之限制條件 20
3-3基本資料偵錯之規則設定 23
3-4小結 29
四、 檢測資料偵錯 30
4-1利用K-means結合PSO進行數據分析 30
4-2數據資料整理 30
4-3資料分析 31
4-3-1橋梁特性分類 32
4-3-2利用演算法分析橋梁群 36
4-3-3分析相似橋群之橋梁劣化值 39
4-3-4分析相似橋群之構件間關聯性 42
4-4小結 44
五、 偵錯工具建立 45
5-1基本資料誤填偵錯 45
5-2基本資料相衝突偵錯 48
5-3檢測資料智慧化偵錯 49
5-4小結 54
六、 結論與建議 55
6-1結論 55
6-2建議 56
參考文獻 57
附錄一 專家意見回覆 60
附錄1-1專家訪談問卷 60
附錄1-2毛○祥博士意見回覆 70
附錄1-3蔡○局博士意見回覆 74
附錄1-4延○中正工程司意見回覆 78
附錄1-5葉○章經理意見回覆 80
附錄1-6張○鈞主任意見回覆 83
附錄1-7刁○原博士意見回覆 86
附錄1-8宋○國總經理意見回覆 89
附錄1-9張○彬經理意見回覆 97
附錄1-10李○哲協理意見回覆 105
附錄1-11楊○傑組長意見回覆 113
附錄1-12張○犖博士意見回覆 121
附錄1-13楊○順科長意見回覆 129
附錄1-14呂○修幫工程司意見回覆 138
附錄二 劣化構件關聯性參考表 147
附錄三 構件D值合理範圍區間 152
附錄四 資料相衝突偵錯錯誤率統計 156
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http://bms2.iot.gov.tw/bms3/public/public/login/。

指導教授 姚乃嘉 廖先格(Nie-Jia Yau Hsien-Ke Liao) 審核日期 2018-8-17
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