臺灣博碩士論文加值系統

平交道位於鐵路與公路二大運輸系統之平面交會處，也是所有鐵路事故中發生最頻繁與死傷最嚴重之處，是目前急需改善的重要課題。過去數年間，台鐵平交道事故頻繁且損失嚴重，在改善經費有限之情況下，如何針對影響平交道事故發生之重要因素進行改善，以發揮資源使用的最大效益，一直未受到相關當局應有之重視。平交道事故之發生頻率與事故衝擊使其具有高度風險，為減少事故發生所造成龐大的生命與財產損失，我們必須能正確預測及分析平交道事故的發生，也才能確實做好平交道的安全改善工作。
本研究旨在建立數種可供實務應用之平交道事故分析預測的方法，一則可以具有預測平交道之事故發生次數及其所產生之衝擊，一則可以說明平交道之風險因素。由於國內目前對於平交道風險之資料蒐集與分析仍十分缺乏，因此本研究採用民國87年前台灣省政府交通處出版一套四冊之平交道改善規劃，其內容蒐集了全省之平交道相關資料，其中包含民國84~86年三年間之平交道事故資料，以及列車班次數及每日交通量等重要之曝光量資料。本研究利用上述資料，建立平交道之「事故次數模式」、「衝擊程度模式」、「事故次數與衝擊程度之雙變數模式」，以及「有事故下之衝擊程度模式」，並透過總正確率及其他相關指標來衡量所構建模式之績效。
研究結果發現，以上模式以類神經網路及羅吉斯迴歸所構建之模式，均有不錯之事故預測正確率。而影響平交道事故次數模式及衝擊程度模式的因素中，以列車班次數、每日交通量等變數為影響平交道安全與風險高低的最主要因素。

Level crossings are located at intersections of railroads and highways. The current most important issue is to improve the safety of level crossings since the level crossing accidents happened frequently, which caused heavy casualties in the past few years in Taiwan. In order to improve the level crossing security appropriately, the accurate forecast and analysis of accidents are necessary.
The aim of the research is to build several methods which can be applied to analyze and predict level crossing accidents. They not only provide methods to predict the times and impact of accidents but also the risk elements of level crossing. The analyzed data are from “Level Crossing Improvement Plan”, which was published by Department of Transportation Taiwan Province in 1998, including the significant information of level crossings in Taiwan during 1995~1997. The research has built “The Number of Crossing Accidents model”, “The Impact of Crossing Accidents model”, “The binary model of number and impact of Crossing Accidents”, and “The Impact of Crossing Accidents model that Accidents have happened”. Through the total accuracy and other related data, the built models can be examined and estimated.
In terms of findings, those models have shown great accuracy through Artificial Neural Network and Logistic Regression. The major factors, which are relative variables and have affected the level crossing accidents and safety, are the number of trains and average daily traffic.

摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VII
圖目錄 X
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與背景 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍 2
1.4 研究內容及方法 3
1.5 研究流程 4
第二章 文獻回顧 7
2.1 近年來國內平交道事故分析 7
2.2 安全風險管理的探討 10
2.3 國內有關鐵路平交道之文獻回顧 13
2.4 國外有關鐵路平交道之文獻回顧 17
2.5 類神經網路與羅吉斯迴歸於事故或其他領域之文獻回顧 20
2.6 小結 23
第三章 模式理論 25
3.1 類神經網路之理論基礎 25
3.1.1 類神經網路之基本概念 25
3.1.2 類神經網路之類型 26
3.1.3 類神經網路之特性 28
3.1.4 類神經網路之系統架構 30
3.2 倒傳遞網路模式 32
3.2.1 倒傳遞網路之網路架構 33
3.2.2 倒傳遞網路之運算過程 34
3.2.3 倒傳遞網路之重要參數 35
3.2.4 倒傳遞網路之範例取樣與測試 37
3.3 羅吉斯迴歸 38
3.3.1 羅吉斯迴歸模型 38
3.3.2 多項羅吉斯迴歸模型 40
3.3.3 次序羅吉斯迴歸模型 42
第四章 資料整理與分析 45
4.1 資料來源 45
4.2 資料特性分析 45
4.2.1 平交道事故資料分析 45
4.2.2 平交道屬性資料分析 47
4.2.3 解釋變數之篩選及其預期影響 49
4.3 變數定義與說明 51
4.3.1 衝擊程度之重新定義 51
4.3.2 變數之說明及相關之敘述性統計 52
4.4 平交道風險評估 61
4.5 小結 62
第五章 模式構建與實證分析 63
5.1 類神經網路之模式分析 63
5.1.1 模式架構 63
5.1.2 模式設定 63
5.1.3 模式類別 65
5.1.4 網路績效指標 67
5.1.5 實證結果分析 70
5.2 羅吉斯迴歸之模式分析 84
5.2.1 模式架構 85
5.2.2 模式設定 85
5.2.3 模式類別 86
5.2.4 實證結果分析 87
5.3 模式之比較分析 105
5.4 模式延伸 109
5.4.1 訓練樣本之抽樣比例調整 109
5.4.2 事件類別模式 113
5.4.3 事故次數與事件類別之合併雙變數模式 115
第六章 結論與建議 119
6.1 結論 119
6.2 建議 120
參考文獻 123

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