臺灣博碩士論文加值系統

近年來大數據分析方法中的複雜網路理論，可探索過往研究中尚未解決的問題，其中應用於鐵路事故相關的研究仍處於剛起步的階段。
本研究將依據複雜網路理論建立網路模型，並納入文本分析與關聯性分析，進行臺灣鐵路管理局(以下簡稱臺鐵)事故與事件因素分析之研究，以發現事故與事件的關鍵因素；另外，本研究還依據相繼故障理論建立傳播模型，可利用直觀方式得以發現，若避免哪些因素的發生，則可大幅降低事故與事件的發生機率。
經由實證分析結果得知，列車動力異常、列車鬆軔異常、人員違反規定及號誌故障為事故與事件的關鍵因素，而列車動力異常、列車鬆軔異常、ATP故障及VCB未閉合則為車輛故障的關鍵因素。其中，避免人員違反規定可使事故與事件的發生機率降低47%，而避免列車鬆軔異常可使車輛故障機率降低40%。
本研究借助視覺化技術，將網路模型與關鍵因素分別繪製成圖形，可更輕易直觀因素間的關聯性及關鍵因素的重要程度。

Complex network theory (CNT)is one of big data analytics methods which can be used to explore unsolved problems in previous studies. It has been found recently that researchers have just begun to apply CNT to railway accident and incident studies.
This study aims at establishing a complex network model to explore factors contributing to TRA’s (Taiwan Railway Administration) accidents and incidents. In addition, the text analysis and correlation analysis are also used to find out the key factors of accidents and incidents. In order to discover which key factors can greatly reduce the occurrence probability of accidents and incidents, cascading failure theory is used to establish a safety propagation model in this study.
Empirical results point out that the key factors of accidents and incidents are abnormal train power, abnormal train brake releasing, personal irregularities and signal failures. The key factors of vehicle failures are abnormal train power, abnormal train brake releasing, automatic train protection (ATP) system failure and unclosed VCB. To avoid from personal irregularities can reduce the occurrence probability of accidents and incidents by 47%. To avoid from abnormal train brake releasing can reduce the occurrence probability of vehicle failure by 40%.
This study has also used visualization toolbox to show the network model and the key factors in graphs which can more easily overview the factor correlations and the importance of the key factors.

謝辭 III
目　錄 V
圖目錄 VIII
表目錄 X
第一章 緒論 1
1.1研究背景與研究動機 1
1.2研究目的 4
1.3研究範圍 4
1.4研究流程 7
第二章 文獻回顧 8
2.1事故的定義 8
2.2鐵路事故相關研究 9
2.3關聯性分析相關研究 11
2.4複雜網路相關研究 12
2.5文獻小結 13
第三章 研究方法 14
3.1複雜網路理論 14
3.1.1複雜網路的圖論 15
3.1.2節點度值與度分布 16
3.1.3網路直徑與平均路徑長度 16
3.1.4網路聚類係數 17
3.1.5節點緊密度 17
3.1.6介數 18
3.2相繼故障理論 19
3.2.1節點初始負載 19
3.2.2節點容量 20
3.2.3動態平衡過程 20
3.2.4網路效率 21
3.2.5相繼故障理論範例 21
第四章 實證分析 23
4.1基本統計量分析 23
4.1.1事故事件發生次數 23
4.1.2事故事件發生路線別 24
4.1.3事故事件發生月份 25
4.1.4事故事件發生時間 26
4.1.5車輛故障 26
4.2複雜網路模型 28
4.2.1模型基本假設 28
4.2.2模型建構 29
4.2.3模型相關係數 32
4.2.4車輛故障複雜網路模型 37
4.3相繼安全傳播 42
4.3.1相關係數說明 43
4.3.2相繼安全傳播假設 44
4.3.3度值最高的節點相繼安全傳播 45
4.3.4介數最高的節點相繼安全傳播 54
4.3.5車輛故障相繼安全傳播 58
4.4安全管理意涵 60
第五章 結論與建議 62
5.1結論 62
5.2建議 64
5.2.1後續研究建議 64
5.2.2對於臺鐵之改善建議 64
5.2.3資料蒐集改善建議 65
參考文獻 66
附錄1 71
附錄1(續) 77
附錄1(續) 83
附錄1(續) 89
附錄1(續) 95
附錄1(續) 101

圖目錄
圖1.1臺鐵行車事故與事件趨勢圖 2
圖1.2研究範圍示意圖 5
圖1.3研究流程圖 7
圖2.1骨牌理論 9
圖2.2起司理論 9
圖3.1不同類型的網路 15
圖3.2相繼故障傳播過程範例 22
圖4.1各月份事故示件發生次數圖 25
圖4.2模型建構流程圖 29
圖4.3整體事故事件複雜網路模型圖 31
圖4.4節點度值分布圖 33
圖4.5節點介數分布圖 35
圖4.6關鍵節點視覺化 36
圖4.7車輛故障事件複雜網路模型圖 38
圖4.8車輛故障事件各節點度值分布圖 40
圖4.9車輛故障各節點介數分布圖 41
圖4.10列車動力異常t=1時複雜網路圖 46
圖4.11列車動力異常t=2時複雜網路圖 49
圖4.12列車動力異常t=3時複雜網路圖 50
圖4.13列車動力異常t=4時複雜網路圖 51
圖4.14列車動力異常t=5時複雜網路圖 52
圖4.15列車動力異常t=6時複雜網路圖 53
圖4.16人員違反規定t=1時複雜網路圖 54
圖4.17人員違反規定t=2時複雜網路圖 55
圖4.18人員違反規定t=3時複雜網路圖 56
圖4.19人員違反規定t=4時複雜網路圖 57
圖4.20車輛故障節點安全傳播後網路效率圖 59

表目錄
表1.1臺鐵事故與事件統計表 2
表1.2鐵路事故與事件名詞說明 5
表4.1事故事件發生次數表 23
表4.2各路線事故事件發生次數表 24
表4.3各月份事故示件發生次數表 25
表4.4各時間發生事故事件次數表 26
表4.5各時段發生事故事件次數表 26
表4.6各車型故障次數表 27
表4.7整體事故事件編碼表 30
表4.8各節點度值 33
表4.9各節點介數 35
表4.10車輛故障事件編碼表 37
表4.11車輛故障事件各節點度值 40
表4.12車輛故障各節點介數 41
表4.13列車動力異常t=2時處於安全狀態的節點 49
表4.14列車動力異常t=3時處於安全狀態的節點 50
表4.15列車動力異常t=4時處於安全狀態的節點 50
表4.16列車動力異常t=5時處於安全狀態的節點 51
表4.17列車動力異常t=6時處於安全狀態的節點 52
表4.18列車動力異常網路效率的變化 53
表4.19人員違反規定t=2時處於安全狀態的節點 55
表4.20人員違反規定t=3時處於安全狀態的節點 56
表4.21人員違反規定t=4時處於安全狀態的節點 56
表4.22人員違反規定網路效率的變化 57
表4.23車輛故各節點安全傳播後網路效率 58

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