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研究生： 李豪剛
Hao-Kang Lee
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
指導教授： 黃榮堯
Rong-Yau Huang
口試委員:
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 工學院 - 土木系營建管理碩士班
Master's Program in Construction Management, Department of Civil Engineering
畢業學年度： 95
語文別： 中文
論文頁數： 101
中文關鍵詞： 資料探勘（DATA MINING） 、約略集(ROUGH SET) 、橋梁劣化 、因子
外文關鍵詞： Deterioration factors, Data mining, Rough set., Bridge management
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    • 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。

    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.

    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

    ㄧ、論文
    1. 張銘雄，「運用粗集合理論改善CMP之EWMA控制器」，東海大學碩士論文，95年7月。
    2. 林奕雯，「瀝青混凝土鋪面損壞原因及養護對策之研究」，國立臺灣海洋大學碩士論文，95年6月。
    3. 劉光晏，「橋梁功能性支承系統耐震性能設計與評估補強方法之研究」，國立臺灣大學碩士論文，95年6月。
    4. 左涵瀧，「資料探勘在心血管疾病預測之應用」，南台科技大學碩士論文，94年7月。
    5. 楊振翰，「臺灣地區橋梁維護管理現況與未來發展策略之研究」，國立中央大學碩士論文，94年6月。
    6. 羅均緯，「應用約略集合理論預測交通事故嚴重程度之研究」，南台科技大學碩士論文，94年7月。
    7. 黃眉清，「利用資料探勘技術於臺灣地區肇事危險判別之研究」，國立中央大學碩士論文，94年6月。
    8. 陳沛然，「應用資料探勘技術於山岳隧道廢水水量、水質之推估與應用」，國立臺灣科技大學碩士論文，94年7月。
    9. 林登淵，「公路橋樑伸縮縫損壞調查與相關影響因素之研究」，朝陽科技大學碩士論文，94年7月。
    10. 陳屏甫，「國道預力混凝土橋與鋼橋生命週期成本評估個案之研究」，國立中央大學碩士論文，94年7月。
    11. 顏俊銘，「集集大地震中集鹿斜張橋損壞原因之探討」，逢甲大學碩士論文，94年7月。
    12. 鄭景俗，「粗集理論疾病鑑別模型--以腹部疾病診斷為例」，雲林科技大學碩士論文，94年。
    13. 許文政，「橋梁生命週期成本評估-構件劣化預測模式之研究」國立中央大學碩士論文，94年6月。
    14. 阮至毅，「考慮地盤特性之橋梁易損性曲線」，國立臺灣大學碩士論文，94年6月。
    15. 陳添宇，「類神經網路於橋梁老劣化之研究」，國立台北科技大學碩士論文，94年1月。
    16. 賴明皇，「臺灣地區公路橋梁特性統計分析之研究」，國立中央大學碩士論文，93年7月。
    17. 徐來福，「應用資料採擷技術於顧客關係管理之消費行為研究－以某化粧品公司為例」，元智大學碩士論文，93年。
    18. 張晉瑋，「臺灣地區鋼筋混凝土橋梁構件劣化模型之建立」國立中央大學碩士論文，93年7月。
    19. 延允中，「橋梁維護管理機制、成效查核與經費編列探討-以公路總局為例」，國立中央大學碩士論文，93年6月。
    20. 徐弘孝，「以資料探勘技術改善半導體製程錫鉛凸塊高度良率之研究」，中原大學碩士論文，93年。
    21. 林永祥，「環境地質因子對國道邊坡穩定之影響」，成功大學碩士論文，93年6月。
    22. 王文章，「屏東縣主要橋樑初步結構調查與維護機制之建議」，屏東科技大學碩士論文，93年6月。
    23. 陳佩欣，「結合資料探勘與約略集合理論建構以顧客問題為導向之動態常見問題集」，中華大學碩士論文，93年6月。
    24. 吳長洲，「運用資料探勘技術在產險行銷之個案研究」，中原大學碩士論文，93年。
    25. 何彥毅，「群集技術與工程運用之探討」，國立臺灣科技大學碩士論文，92年7月。
    26. 陳大田，「台中市主要橋樑初步結構調查與維護計畫研究」，朝陽科技大學碩士論文， 92年7月。
    27. 蘇暉傑，「既有橋梁損壞相關影響因素之研究－以台中縣為例」，逢甲大學碩士論文，92年6月。
    28. 張衡閣，「一個資料庫多維度序列法則探勘方法」，朝陽科技大學碩士論文， 92年7月。
    29. 李青蔚，「決策優選比較分析法評估既有鋼筋混凝土橋樑之損傷等級」，國立臺灣海洋大學碩士論文，91年6月。
    30. 陳利銓，「以約略集合方法進行知識擷取」，國立臺灣海洋大學碩士論文，91年5月。
    31. 陳淑萍，「資料探勘應用於財務危機預警模式之研究」，銘傳大學碩士論文，91年。
    32. 王信惠，「資料探勘在目標行銷應用之個案研究－以電信客戶為例」， 大葉大學碩士論文，91年。
    33. 黃科銘，「鋼筋混凝土結構物破壞原因與模式之研究探討」，中華大學碩士論文，89年6月。
    34. Ying-Hua Huang, 「Modeling Deterioration of Concrete Bridge Decks Using Neural Networks」,University of Wisconsin-Madison, Doctor of Philosophy, 2003.
    二、期刊
    35. 程繼華、施鵬飛，「多層次規則挖掘的約略集方法」，上海交通大學學報32卷9期87年9月P.79-P.81。
    36. B. Walczak, D.L. Massart, 「Tutorial Rough Set Theiry」, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, Vol.47, pp.1-16, 1999.
    37. Michael P. Enright, Dan M. Frangopol,「Survey and Evaluation of Damaged Contrete Bridges」, Journal of Bridge Engineering, Vol. 5, No. 1, pp.31-38, 2000.
    38. Pawlak, Z.,「Rough sets」, International Journal of Computer and Information Science Vol.11, No.5, pp.341-356, 1982.
    39. William T. Scherer, Douglas M. Glagola,「Markovian Models for Bridge Maintenance Management」, Journal of Transportation Engineering, Vol.120, No.1, 1994.
    40. Zhiye Zhao, Chuanyu Chen,「A fuzzy system for concrete bridge damage diagnosis」, Computers and Structures, Vol.80, pp.629–641, 2002.
    41. Z. Zhao, C. Chen,「Concrete bridge deterioration diagnosis using fuzzy inference system」, Advances in Engineering Software , Vol.32, pp.317-325, 2001.
    三、研究報告
    42. 蔣偉寧等，「橋梁重要程度等級之建立」，交通部公路總局，93年3月。
    43. 許鎧麟等，「生命週期成本導向之橋梁設計研究（2/2）」，交通部，93年12月。
    44. 黃榮堯等，「橋梁生命週期成本評估方法與結構使用年限之建立（2/2）」，交通部，92年12月。
    45. 徐耀賜等，「混凝土橋梁結構損壞模式之研究（一）」，交通部科技顧問室，民國88 年10 月。
    四、書籍
    46. 張家瑞、洪境聰、胡光復，「以約略集合理論推演鋪面破損養護維修法則」，第七屆鋪面材料再生學術研討會，建國科技大學，95年10月，P.331-P.342。
    47. 榮泰生，「SPSS與研究方法」，五南圖書出版股份有限公司，95年1月。
    48. 曾憲雄等，「DATA MINING 資料探勘」，旗標股份有限公司，94年5月。
    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。
    50. 涂吟樺，「商業智慧之核心-Data Mining(資料採礦)」，台新銀行月刊，90年8月。
    51. T.Y. LIN & N. Cercone,「Rough Sets and Data Mining」, Kluwer Academic Publishers, 1997.
    五、網站
    52. 探宇科技股份有限公司，「資料探勘Data Mining的介紹」。http://www.uniminer.com/center01.htm
    53. 中央氣象局，「氣候統計資料」。
    http://www.cwb.gov.tw/
    54. 交通部臺灣區國道高速公路局，「交通量統計資料」。
    http://www.freeway.gov.tw/index.asp
    55. 臺灣地區橋梁管理系統。
    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
    57. Megaputer, 「Data-Miming」。 http://www.megaputer.com/dm/dm101.php3
    58. Ohio Department of Transportation.
    http://www.uniminer.com/center01.htm
    59. Rough Set.
    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/

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