淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-0308201115352500
中文論文名稱 以倒傳遞類神經網路模型建置建築工程專案時程估算系統之研究
英文論文名稱 Development of Back-Propagation Network Model for Estimation of Architecture Construction Project Durations
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 土木工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Civil Engineering
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 王俊儒
研究生英文姓名 Chun-Ju Wang
學號 697380995
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2011-06-09
論文頁數 85頁
口試委員 指導教授-范素玲
委員-謝定亞
委員-葉怡成
委員-王人牧
委員-陳鴻銘
中文關鍵字 工期估算  倒傳遞類神經網路 
英文關鍵字 Back-Propagation Network  Duration 
學科別分類 學科別應用科學土木工程及建築
中文摘要 如期、如質、如度完成工程專案,為工程專案管理之三個重要領域,儘管學理上發展出許多排程模式如甘特圖、平衡線圖、網狀圖或模擬,然而工期估算不如成本,有一快速簡單又準確量化之評估方法,亦不如品質有明確之規範或標準可資遵循,致使業主往往依賴工程師經驗概估工期,或依政策目標或營運目標而訂定工期,而廠商又限於備標時間的短暫,亦無能力正確估算工期,工期爭議問題日益頻繁。
本研究目的係透過倒傳遞類神經網路建構工期推估模式,以期提供主辦機關較準確且快速地進行工期推算,亦可提供廠商投標之際,匆促的時間壓力下能夠快速估算工期,俾使提供設計單位與廠商或主辦機關能夠快速且準確地做工期推估,並可作為合約工期訂定之參考。
英文摘要 To get projects done on time, within budget and at a certain quality level has been the main concerns of a construction project. However unlike budget and quality, there is neither a systematic way to estimate duration of a project nor standard specifications to be followed.
Therefore this research aims at establishing a duration estimating model by analyzing the WBS and identifying the duration of different categories of architecture construction projects with application of expert interviews.
Summarizing the duration influencing factors, it then applies Back-Propagation Network technique with practical cases to implement the model.
論文目次
目錄 I
圖目錄 III
表目錄 IV
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍 2
1.4 研究方法 2
1.5 研究流程 4
1.6 研究架構 5
第二章 文獻回顧 7
2.1 合理工期 7
2.2 類神經網路種類介紹 10
2.3 監督式學習網路 18
2.4 倒傳遞網路 21
第三章 模式建構 29
3.1 影響因子選定 30
3.2 模型架構 41
3.3 參數設定 44
第四章 資料分析 57
4.1 倒傳遞類神經網路分析 57
4.2 迴歸分析 67
4.3 RMSE比較 77
4.4 小結 78
第五章 結論與建議 79
5.1 結論 79
5.2 建議 80
參考文獻 81
附錄 83

圖目錄
圖1.1 研究流程圖 5
圖2.1 生物神經元模型 10
圖2.2 人工神經元模型 12
圖2.3 倒傳遞網路架構圖 22
圖3.1 倒傳遞網路模型建構流程圖 29
圖3.2 建築工程分工結構圖 30
圖3.3 基礎工程迴歸分析 36
圖3.4 結構工程迴歸分析 37
圖3.5 裝修工程迴歸分析 38
圖3.6 景觀工程迴歸分析 39
圖3.7 總工期迴歸分析 40
圖3.8 研究模型架構圖 43
圖4.1 基礎工程模型參數設定 57
圖4.2 基礎工程模型分析預測成果 58
圖4.3 基礎工程模型誤差分析圖 58
圖4.4 結構工程模型參數設定 59
圖4.5 結構工程模型分析預測成果 60
圖4.6 結構工程模型誤差分析圖 60
圖4.7 裝修工程模型參數設定 61
圖4.8 裝修工程模型分析預測成果 62
圖4.9 裝修工程模型誤差分析圖 62
圖4.10 景觀工程模型參數設定 63
圖4.11 景觀工程模型分析預測成果 64
圖4.12 景觀工程模型誤差分析圖 64
圖4.13 總工期模型參數設定 65
圖4.14 總工期模型分析預測成果 66
圖4.15 總工期模型誤差分析圖 66

表目錄
表2.1 類神經網路模型種類表 15
表2.2 類神經網路應用於營建領域文獻 16
表2.3 倒傳遞網路相關研究 27
表3.1 訪談對象表 33
表3.2 工期之關鍵影響因子 35
表3.3 裝修工程迴歸分析結果 38
表3.4 模型因子與顯著值 41
表3.5 研究模型架構表 42
表3.6 基礎工程模型網路架構測試表 44
表3.7 基礎工程模型學習速率測試表 45
表3.8 基礎工程模型慣性因子測試表 46
表3.9 結構工程模型網路架構測試表 47
表3.10 結構工程模型學習速率測試表 48
表3.11 結構工程模型慣性因子測試表 48
表3.12 裝修工程模型網路架構測試表 49
表3.13 裝修工程模型學習速率測試表 50
表3.14 裝修工程模型慣性因子測試表 51
表3.15 景觀工程模型網路架構測試表 52
表3.16 景觀工程模型學習速率測試表 53
表3.17 景觀工程模型慣性因子測試表 53
表3.18 總工期模型網路架構測試表 54
表3.19 總工期模型學習速率測試表 55
表3.20 總工期模型慣性因子測試表 56
表3.21 各模型架構表 56
表4.1 各模型RMSE值 67
表4.2 RMSE比較表 78

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