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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:侯洸廷
研究生(外文):Kuang-Ting Hou
論文名稱:灰預測理論於鋪面評估之應用
論文名稱(外文):gray system theory using in Pavement Performance Prediction
指導教授:蕭志銘蕭志銘引用關係
指導教授(外文):Jr-Ming Shiau
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:土木工程學系碩博士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:75
中文關鍵詞:鋪面預測鋪面績效鋪面損壞指標(PDI)鋪面狀況調查
外文關鍵詞:Pavement Management Systemgray system theoryPavement Performance Prediction ModelPavement Distress Index
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在鋪面管理系統(Pavement Management System,PMS)中,鋪面績效的評估與鋪面績效預測模式(Pavement Performance Prediction Model,PPPM)都是非常重要的環節。快速、準確的鋪面績效評估與預測,可使工程師能夠掌握鋪面現今與未來可能之狀況,進而在經費有限的情況下,作出適當的管理決策。

本研究即應用類神經網路於鋪面管理系統,並結合應用模糊集理論所得到之鋪面損壞指標(Pavement Distress Index,PDI),以鋪面損壞之實地調查資料為基礎,並且應用灰色系統理論作為預測模式與一般回歸預測作比較,討論灰預測於鋪面評估之適用性與精確度,期望能得到一種精確而且不需大量數據即可建立的預測模型。

研究成果顯示灰預測模型在預測PDI有很好的成果,其中一次累加生成建模最為準確,與一般回歸預測的誤差比率平均為3∼4倍。
而且在PDI變化性較大時,更能顯現出一次累加生成建模與一般回歸預測的差異性。在本研究所調查的路面中,PDI變化性較大的路段,其一次累加生成建模與回歸預測的誤差比率為9∼11倍,比平均的3∼4倍高出許多;而變化性小的路段,其誤差幾乎相同。所以一次累加生成建模相當適合在台灣鋪面狀況不穩定的環境作預測,為一種精確且不需大量歷史數據之預測模型。
Accord to the convent traffic 、advancing locality development and prosperous economical ,the government invests in building highway and deforesting roads largely. However highway pavement will be broken with the change of traffic 、temperature and rainfall;and lose its own serviceability to inspire comfort and securityof driving dwindling. How to use the limited budget to make pavement performance assessment and prediction quickly and precisely to be the conformity of pavement maintenance and management;and keep the good performance to satisfy the users’ requirement for pavement service performance is became a very important task for relational organization. In pavement management system,the pavement performance assessment and the pavement performance prediction both are very important,quick and precise pavement performance assessment and prediction let engineers hold pavement affair now and future to do proper management action in condition of limited budget. This research use neural network and fuzzy set theory to get the pavement distress index,basic on the data of field investigation,and use gray system theory to be the prediction model. Expect to get rid of not object measure of present pavement affair performance assessment index and complex items and hardly to be count of annoyance of pavement distress,to build a more object pavement performance assessment index and performance prediction model.
摘要 Ⅰ
誌謝 Ⅱ
目錄 Ⅲ
表目錄 Ⅵ
圖目錄 Ⅶ


第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究方法與流程 2


第二章 文獻回顧 4
2.1 鋪面管理系統之介紹 4
2.1.1 鋪面管理系統之架構 5
2.1.2 鋪面管理系統之功能與目的 6
2.1.3 鋪面管理系統未來的發展 7
2.2 鋪面績效評估之相關研究 8
2.2.1 鋪面績效評估指標之介紹 8
2.2.2 鋪面績效評估指標之缺失 12
2.2.3 鋪面破壞型態權重之建立 14
2.2.4 台灣常見之鋪面破壞型態 15
2.3 鋪面績效預測之相關研究 21
2.3.1 決定論模式 23
2.3.2 機率論模式 25
2.4 灰預測 27
第三章 灰預測模型建立與應用 28
3.1 渾沌現象 28
3.2 灰色理論系 29
3.3 灰預測模型建立方法 31
3.3.1 一次累加生成建模 32
3.3.2 雙向建模 34
3.3.3 除法建模 36
3.3.4 開平方轉換之一次累加生成建模 37
3.3.5 對數轉換之一次累加生成建模 38
3.3.6 殘差均值修正之一次累加生成建模 39
3.3.7 一次累減生成建模 39
3.4 灰色系統與渾沌系統 40
3.4.1 鋪面系統 41
3.4.2 水滴系統 41
3.4.3 灰預測模型應用於水滴系統之研究與分析 42


第四章 實例計算與應用 47
4.1 預測值之計算 47
4.1.1 一次累加生成建模 47
4.1.2 開平方轉換之一次累加生成建模 49
4.1.3 對數轉換之一次累加生成建模 51
4.1.4 殘差均值修正之一次累加生成建模 52
4.1.5 除法建模 53
4.1.6 雙向建模 54
4.1.7 一次累減成建模 56
4.1.8 最小平方法 57
4.1.9 指數平滑化法 58
4.2 灰預測模型應用於鋪面系統之研究與分析 60
4.2.1 誤差之比較 60
4.2.1.1 模型誤差 60
4.2.1.2 預測誤差 61
4.2.1.3 模型誤差與預測誤差平均 62
4.2.1.4 原始PDI數列與預測準確度之分析 63
4.2.2 維修路段之預測分析 65
4.2.3 鋪面之養護作業 67


第五章 結論與建議 69
5.1 結論 69
5.2 建議 70


參考文獻 72
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