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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳俞均
研究生(外文):Yu-Chun Chen
論文名稱:利用支持向量迴歸建構超高壓架空鐵塔基礎費用預測模型
論文名稱(外文):Predicting Construction Cost For Extra-High Voltage Transmission Tower Foundations Using Support Vector Regression
指導教授:陳介豪陳介豪引用關係
指導教授(外文):Jieh-Haur Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:營建管理研究所在職專班
學門:商業及管理學門
學類:其他商業及管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:76
中文關鍵詞:能源超高壓架空鐵塔基礎施工成本估算支持向量迴歸
外文關鍵詞:EnergyEHV transmission tower foundationconstruction cost estimationsupport vector regression
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近十年來由於工業的快速發展,使得臺灣的能源需求急劇增加。在滿足電力需求方面,再生能源扮演著重要角色,此時需要更多的超高壓架空輸電鐵塔來支援台灣之輸電網路。我們需要一種快速、準確和自動的成本估算工具來取代既有之手動估算方式。
本研究目的係利用支持向量迴歸來開發一種可預測超高壓輸電鐵塔專案施工成本之工具。首先透過文獻回顧為歷史數據資料蒐集以及超高壓鐵塔基礎之成本估算屬性提供了研究方向。接著本研究蒐集了全臺灣近十年的超高壓鐵塔歷史興建資料。從2010 年至2019年總共建造了317座超高壓鐵塔基礎,故本研究之數據來源共有317組,其中有75座鐵塔基礎因為缺少部分數據資訊而予以捨棄,最終有238組數據(佔總數75%)被納入本研究之SVR模型開發,作為本研究之數據來源。
本研究選用C=50和γ=0.05和 5折交叉驗證來建構SVR預測模型,SVR模型得出預測結果之準確率為97.91%,RMSE=0.0989,R2=0.9924。而多元線性迴歸預測之準確率為90.66%,RMSE=0.5211和R2=0.8091。兩者之預測結果相比,本研究所提出之SVR預測模型在預測超高壓鐵塔專案施工成本是極為有效的解決方案。
Energy demands in Taiwan have dramatically increased due to rapid industrial development in the recent decade. Renewable energy is playing an important role in filling out the demands and requires more Extra-High Voltage (EHV) transmission towers to support Taiwan electrical transmission network. A prompt, accurate, and automatic cost estimation tool is desired to replace the current manual estimation.
The study objective is to develop a tool using support vector regression (SVR) that can predict construction cost for EHV transmission tower projects. Literature review leads a way to collect historical data and what the attributes of cost estimation for EHV transmission tower foundations. The study targets the total historical data in recent decade in Taiwan. As a result, there are 317 EHV transmission towers built from 2010 to 2019 having 317 sets for the data source. Eliminating 79 sets due to missing information, 238 data sets (75% of the total) of EHV transmission tower foundations are taken into consideration for the SVR model development.
Having the C=50 and γ=0.05 set and 5 fold cross validation, the proposed SVR model yields the prediction result with an accuracy at 97.91% as RMSE=0.0989 and R2 = 0.9924. Compared to the result from multi-linear regression at 90.66% as RMSE=0.5211 and R2 = 0.8091, the proposed SVR model is an effective solution to predict construction cost for extra-high voltage transmission tower projects.
摘 要 i
Abstract ii
誌 謝 iii
目 錄 iv
圖 目 錄 vi
表 目 錄 viii
第一章 緒 論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 4
1.4 研究範圍與限制 4
1.4.1 研究範圍 4
1.4.2 研究限制 4
1.5 研究方法 5
1.6 論文架構與研究流程 6
1.6.1 論文架構 6
1.6.2 研究流程 7
第二章 文獻回顧 9
2.1 輸變電工程 9
2.2 輸電線路 10
2.3 超高壓鐵塔基礎 13
2.4 鐵塔基礎設計 15
2.5 鐵塔基礎費用 17
2.6 支持向量機原理及應用 20
2.6.1 前言 20
2.6.2 支持向量機發展歷程 21
2.6.3 支持向量機簡介 21
2.6.4 核心函數 22
2.6.5 支持向量迴歸 23
2.7 SVR預測之相關研究 28
2.8 小結 30
第三章 鐵塔基礎資料蒐集與分析 32
3.1 鐵塔基礎費用資料來源 32
3.2 鐵塔基礎基本資料分析 33
3.3 鐵塔基礎費用之變數選擇 36
3.4 影響因子篩選 39
3.5 數據預處理 41
第四章 建構鐵塔基礎費用預測模型 43
4.1 發展SVR預測模型 43
4.1.1數據劃分 43
4.1.2確認最佳參數 44
4.2 建構SVR預測模型 46
4.3 預測鐵塔基礎費用 49
4.4 模型驗證評估 52
4.5 預測結果及討論 54
第五章 結論與建議 58
5.1 結論 58
5.2 實務建議 59
5.3 未來研究建議 59
參考文獻 61
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