臺灣博碩士論文加值系統

伴隨經濟與都市之發展，民眾生活品質日益提高，市區道路管理之意識高漲，道路施工品質隨著技術層次提升進而改善使道路服務水準，促使市區道路路網發展成形，各政府機關須有效利用資源以管理道路並施行養護作業。依據內政部營建署針對市區道路所進行之「市區道路養護管理暨人行環境無障礙考評計畫」，考評結果得知各縣市政府於市區道路養護管理上逐漸進步，但尚有部分問題需要改善，因此，本研究欲透過市區道路服務品質及道路養護經費進行關聯性分析，探討如何於有限經費下達到一定水準之道路服務品質與平坦度改善效率。另外，將各縣市之道路相關因子進行比較及各別性分析，深入了解各縣市各年度之基本資訊及相互關係，並透過三種人工智慧統計分析方法，分別為遺傳表達規劃法(GEP)、廣義迴歸類神經網路(GRNN)及支持向量迴歸(SVR)，建構適用於各縣市政府未來考評計畫之分數預測模型，經本研究比較分析後，SVR分析結果為最佳，其判斷係數R2達0.9表示具高度解釋能力，故採用SVR建立預測模型之程式。以臺北市做為個案研究，得知當養護經費提高道路服務品質隨之提升，並將所得之估算經費帶入建立之模型中，最後綜合探討適用於臺灣市區道路養護管理之策略。

Urban road service level is always concern by resident in Taiwan area. According to the survey of “Urban Road Maintenance Management and Pedestrian Accessible Environment Assessment Project” which was held by Construction and Planning Agency, Ministry of the Interior (CPAMI), local governments have made progress in maintenance management of the urban road. However, there still are a few problems needing to be solved. The research aims to obtain correlation analysis between urban road service quality and funds of road maintenance, and discuss how to improve the performance of road service and the road roughness level under limited funds. In order to deeply explore the basic information and interrelationships of each city and county in Taiwan. This research compared and conducted an analysis for each parameters of urban roads in Taiwan, and constructed a prediction model for future assessment project of governments using three Artificial Intelligence (AI) analysis methods included Gene Expression Programming (GEP), General Regression Neural Network (GRNN) and Support Vector Regression (SVR). After completing the comparative analysis of the research, SVR analysis showed the best performance in forecasting of the three methods. The coefficient of determination (R2) is 0.9 in a high level of interpretation, indicating that SVR model is good enough to establish the best prediction model of the project. The most important parameter would influence the roughness is funding. In the case study of Taipei City, the quality of pavement performance will significance be raised by the increasing of the maintenance funding, and the SVR prediction model could be utilized in field. Based on above, this study is worthy of further study in the future.

摘要 I
ABSTRACT II
致謝 III
目錄 VI
圖目錄 IX
表目錄 XII
第一章、緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍與方法 3
1.4 研究架構與流程 3
第二章、文獻回顧 6
2.1 道路養護管理之相關研究 6
2.1.1 美國道路養護管理相關研究 6
2.1.2 加拿大道路養護管理相關研究 9
2.1.3 日本道路養護管理相關研究 12
2.1.4 臺灣市區道路養護管理相關研究 15
2.2 國內、外道路服務品質與績效評估相關研究 17
2.2.1 服務品質與績效評估 17
2.2.2 鋪面服務績效之評估 18
2.2.3 平坦度成效探討 24
2.3經費管理與服務品質關聯性之探討 26
2.3.1 經費管理與績效之探討 26
2.3.2 道路養護經費與道路服務績效關聯性 28
2.4 統計分析及人工智慧評估建模相關研究 30
2.4.1 遺傳表達規劃法(GEP)相關應用 30
2.4.2 廣義迴歸類神經網路(GRNN)相關應用 32
2.4.3 支持向量迴歸(SVR)相關應用 35
2.5 小結 38
第三章、臺灣市區道路養護現況及統計分析方法 39
3.1 探討現行市區道路養護管理方式 40
3.1.1 市區道路養護管理現況 40
3.1.2 市區道路平坦度維護管理 44
3.2 市區道路養護管理考評內容成效調查 47
3.2.1 市區道路養護管理考評項目 47
3.2.2 歷年市區道路養護管理考評分數資料 52
3.3 市區道路現況資料收集與整理 55
3.3.1 鋪面平坦度檢測儀器介紹 55
3.3.2 市區道路鋪面平坦度現況資料 57
3.3.3 市區道路年度養護經費資料 59
3.3.4 各縣市道路相關統計資料 61
3.4 統計分析及人工智慧建立道路養護考評分數模型 65
3.4.1 相關性分析 65
3.4.2 預測模型建立之誤差評估指標 66
3.4.3 遺傳表達規劃法(GEP) 68
3.4.4 廣義迴歸類神經網路(GRNN) 72
3.4.5 支持向量迴歸(SVR) 75
3.5 小結 79
第四章、市區道路養護特性分析及模式建立 81
4.1 市區道路養護特性之比較 81
4.1.1 道路養護人力及市區道路面積 81
4.1.2 各縣市道路養護經費 84
4.1.3 市區道路養護管理考評成效探討 86
4.1.4 道路平坦度檢測之比較 88
4.2 市區道路養護特性及相關性分析結果探討 90
4.2.1 市區道路特性各別關聯性分析 90
4.2.2 各縣市道路養護經費及平坦度關聯性分析 91
4.3 人工智慧建立市區道路養護考評模型結果分析 92
4.3.1 遺傳表達規劃法(GEP)分析結果 92
4.3.2 廣義迴歸類神經網路(GRNN)分析結果 93
4.3.3 支持向量迴歸(SVR)分析結果 94
4.4 小結 95
第五章、市區道路養護管理策略之初步探討 97
5.1 臺北市市區道路服務品質及養護經費之關聯性 97
5.1.1 歷年臺北市市區道路鋪面平坦度資料 97
5.1.2 養護經費與鋪面服務品質關聯性分析 98
5.2 臺北市現行道路養護情形 100
5.2.1 臺北市道路修補改善情形 100
5.2.2 臺北市考評缺失改善探討 102
5.3 建立市區道路養護管理考評分數預測模型程式 104
5.3.1 現行市區道路養護管理考評分數預測模型程式 104
5.3.2 模型建構評估─以臺北市為例 105
5.4 綜合探討市區道路養護管理初步策略 106
第六章、結論與建議 108
6.1 結論 108
6.2 建議 109
參考文獻 110
附錄一、道路養護考評實際作為評分表 116
附錄二、道路檢測路線及平坦度列表 118
附錄三、最佳模式之SVR結果 127

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