鋪面績效資料即是一種極為常見的多層次資料。當利用傳統迴歸方法來分析此種資料時，常會發現違反了對隨機誤差所做的常態分配與固定變異數的假設。因這類型的資料具有層級性，現在通常是採用線性混合效果(LME)模式來分析。線性混合效果模式在資料探索分析、統計模式構建、模式評估與驗證等方面通常會較傳統迴歸分析來得複雜。因此黃思齊(2010)利用美國AASHO道路試驗的柔性鋪面原始資料，成功使用於線性混合效果模式來建立之現況服務能力指標值(PSI)預測式。
本研究將持續探討及驗證線性效果模式之適用性，並實際應用於建立軸重當量因子(EALF或LEFs) ，以提高線性混合效果模式之可信度。此外，本研究將擬選用之不同迴歸方法來進行預測與分析，其中包括：投影追逐迴歸法(PPR)、小區域迴歸法(LOESS)、非線性迴歸(NLS)，並嘗試分開建立單、雙軸之柔性鋪面設計公式，以解決原AASHO柔性鋪面設計公式中不合理之情形。其本研究所建立之柔性鋪面設計公式，在預測Log(W)與W時所得之預測結果，皆較原AASHO柔性鋪面設計公式要來的準確，且建立之軸重當量因子亦有符合工程常理。
而本研究利用不同迴歸分析方法所得之軸重當量因子(LEFs)，若與原AASHO柔性鋪面設計公式所得之軸重當量因子相比較，可發現軸重當量因子有明顯差異，主要差異在於本研究所得之軸重當量因子並不為四次方經驗法則，故針對四次方經驗法則之評估與適用性，應可再進一步的深入研究與探討。

Pavement performance data is a very common example of multilevel data. While analyzing this type of data using conventional regression techniques, the normality assumptions with random errors and constant variance were often violated. Because of its hierarchical data structure, multilevel data are often analyzed using Linear Mixed-Effects (LME) models. The exploratory analysis, statistical modeling, and the examination of model-fit of LME models are more complicated than those of standard multiple regressions. A preliminary LME model for PSI prediction was developed by Huang (2010) using the original AASHO road test flexible pavement data. 
This is a continuous study to explore and validate the applicability of the aforementioned preliminary LME model particularly on the potential use of equivalent axle load factors (EALF) or load equivalency factors (LEF). Necessary steps have been made to enhance the existing LME model. In addition, projection pursuit regression, local regression and nonlinear regression techniques were also adopted in an attempt to develop modified flexible pavement design equations for single- and tandem- axle loads separately. 
Various load equivalency factors have been derived using different predictive models and compared to the existing LEFs of the AASHTO guides. Even though reasonable results have been obtained, the newly derived LEFs representing quite a departure from the well-known fourth-power rule should be cautioned and further investigated.

目錄
目錄 I
圖目錄 II
表目錄 VI
第一章 绪論 1
1-1 研究緣起 1
1-2 研究目的 1
1-3 研究內容與方法	2
1-4 論文之組織架構	3
1-5 研究流程 4
第二章 文獻回顧 5
2-1 AASHO道路試驗研究發展 5
2-1-1 AASHO道路試驗歷史背景	5
2-1-2損壞指數 5
2-1-3 柔性鋪面基本設計公式 6
2-1-4軸重當量因子 8
2-2美國最新鋪面暫行手冊(MEPDG) 11
2-3統計方法的應用 11
2-3-1線性迴歸分析 12
2-3-2 非線性迴歸分析 13
2-3-3 投影追逐迴歸分析 (PPR) 14
2-3-4小區域迴歸分析(LOESS) 15
2-3-5多層線性模式/線性混合效果模式 16
2-4研究使用程式簡介 19
2-4-1 Visual Basic	19
2-4-2 S-PLUS統計軟體 19
2-5本章小結 20
第三章 道路試驗資料之分析與驗證 21
3-1柔性鋪面道路試驗簡介 21
3-2道路試驗原始數據介紹 25
3-2-1道路試驗原始資料彙整介紹 27
3-2-2現有柔性鋪面公式之分析	28
3-3-2-1 五個PSI值的資料用於柔性鋪面公式分析 28
3-3-2-2 五個指標日的資料用於柔性鋪面公式之分析 33
3-3線性混合效果模式用於軸重當量因子之適用性驗證 37
3-4當代迴歸模式之建立與分析	46
3-4-1 小區域迴歸之分析 46
3-4-2 投影追逐迴歸之分析 50
3-5本章小結 54
第四章 現有柔性鋪面設計公式之重新分析 56
4-1採季節調整因子之非線性迴歸建立 56
4-2未採季節調整因子之非線性迴歸建立 65
4-3單/雙軸分開採季節調整因子之非線性迴歸建立	74
4-4單/雙軸分開未採季節調整因子之非線性迴歸建立 83
4-5 本章小結 91
第五章 軸重當量因子探討 92
5-1軸重當量因子之探討 92
5-2 本章小結 101
第六章 結論與建議 102
6-1結論	102
6-2建議	103
參考文獻	104
圖目錄
圖1-1 研究流程圖 4
圖2-1軸重當量計算圖例 9
圖2-2 LOESS 小區域Kd-tree 16
圖3-1 AASHO道路試驗場地佈設圖 22
圖3-2道路試驗迴圈設計圖 23
圖3-3不同迴圈與車道所承受之車輛荷重圖 23
圖3-4季節性調整因子 26
圖3-5經過季節性調整後之軸重歷史資料 26
圖3-6鋪面狀況指標之歷史紀錄示意圖 27
圖3-7第二組資料公式採用季節調整因子預測log(W)結果 29
圖3-8第二組資料公式採用季節調整因子預測W的結果 30
圖3-9第二組資料公式採用季節調整因子預測PSI的結果 30
圖3-10第二組資料公式未採用季節調整因子預測log(W)結果 31
圖3-11第二組資料公式未採用季節調整因子預測W結果 32
圖3-12第二組資料公式未採用季節調整因子預測PSI結果 32
圖3-13第一組資料公式採用季節調整因子預測log(W)結果 34
圖3-14第一組資料公式採用季節調整因子預測 W結果 34
圖3-15第一組資料公式採用季節調整因子預測 PSI結果 35
圖3-16第一組資料公式未採用季節調整因子預測log(W)結果 36
圖3-17第一組資料公式未採用季節調整因子預測W結果 36
圖3-18第一組資料公式未採用季節調整因子預測PSI結果 37
圖3-19 各迴圈/車的母體預測曲線、個體預測曲線及觀察值 39
圖3-20本研究各迴圈/車的母體預測曲線、個體預測曲線及觀察值 41
圖3-21 小區域迴歸模式之預測log10.wtappl的結果	47
圖3-22 小區域迴歸模式之預測log10.uwtappl的結果 49
圖3-23 wtappl預測Log(W)之投影圖 51
圖3-24 uwtappl預測Log(W)之投影圖 53
圖4-1採季節調整因子之預測Log(W)的結果 58
圖4-2採季節調整因子之預測W的結果 58
圖4-3 道路試驗PSI公式之曲線圖 60
圖4-4 採季節調整因子之預測Log(W)的結果 62
圖4-5 採季節調整因子之預測W的結果 62
圖4-6 採季節調整因子單軸公式4-5之軸重當量因子比較圖 64
圖4-7 採季節調整因子雙軸公式4-5之軸重當量因子比較圖 64
圖4-8未採季節調整因子之預測Log(W)的結果 67
圖4-9未採季節調整因子之預測W的結果 67
圖4-10未採季節調整因子之預測Log(W)的結果 70
圖4-11未採季節調整因子之預測W的結果	71
圖4-12未採季節調整因子單軸公式4-9之軸重當量因子比較圖	73
圖4-13未採季節調整因子雙軸公式4-9之軸重當量因子比較圖	73
圖4-14 單軸公式4-11之預測Log(W)的結果 76
圖4-15 單軸公式4-11之預測W的結果 77
圖4-16 雙軸公式4-12之預測Log(W)的結果 78
圖4-17 雙軸公式4-12之預測W的結果 78
圖4-18 單雙軸公式4-11、4-12之預測Log(W)的結果 79
圖4-19 單雙公式4-11、4-12之預測W的結果 80
圖4-20 採季節調整因子單軸公式4-11之軸重當量因子比較圖	82
圖4-21 採季節調整因子雙軸公式4-12之軸重當量因子比較圖	82
圖4-22 單軸公式4-14之預測Log(W)的結果 85
圖4-23 單軸公式4-14之預測W的結果 85
圖4-24 雙軸公式4-15之預測Log(W)的結果 86
圖4-25 雙軸公式4-15之預測W的結果 87
圖4-26 單雙軸公式4-14、4-15之預測Log(W)的結果 88
圖4-27 單雙軸公式4-14、4-15之預測W的結果 88
圖4-28未採季節調整因子單軸公式4-14之軸重當量因子比較圖	90
圖4-29未採季節調整因子雙軸公式4-15之軸重當量因子比較圖	90
圖5-1 wtappl之單軸軸重當量因子比較圖	94
圖5-2 wtappl之雙軸軸重當量因子比較圖	94
圖5-3 uwtappl之單軸軸重當量因子比較圖 97
圖5-4 uwtappl之雙軸軸重當量因子比較圖 97
圖5-5 各單位之柔性鋪面疲勞破壞預測模式之比較圖 100
圖5-6 本研究與瀝青學會疲勞破壞預測模式之比較圖 100
表目錄
表2-1 典型軸重當量因子 10
表3-1柔性鋪面道路試驗設計表	24
表3-2 建議的二次線性混合效果模式 38
表3-3 本研究所建立之二次線性混合效果模式 40
表3-4 本研究各迴圈/車道之混合效果模式 42
表3-5 第四迴圈/第一車道估算之uwtappl值 44
表3-6 小區域迴歸於wtappl預測模式之結果 47
表3-7 wtappl之小區域迴歸的軸重當量因子 48
表3-8 小區域迴歸於uwtappl預測模式之結果 49
表3-9 uwtappl之小區域迴歸的軸重當量因子 50
表3-10 投影追逐迴歸之wtappl的軸重當量因子 52
表3-11 投影追逐迴歸之uwtappl的軸重當量因子 54
表4-1 原始柔性鋪面公式之非線性迴歸模式預測結果 57
表4-2 非線性迴歸採季節調整因子之軸重當量因子 59
表4-3 柔性鋪面公式固定pr5為0.4之非線性迴歸模式預測結果	61
表4-4採季節調整因子公式4-5計算之軸重當量因子	63
表4-5 非線性迴歸公式4-6之預測初始值的結果 65
表4-6 修正過後之原始公式的非線性迴歸軸重當量因子 68
表4-7 非線性迴歸公式4-8之預測初始值的結果 69
表4-8未採季節調整因子公式4-9計算之軸重當量因子 72
表4-9 非線性迴歸單軸公式4-10之預測初始值的結果 75
表4-10 非線性迴歸雙軸公式4-10之預測初始值的結果 75
表4-11採季節調整因子公式4-11、4-12計算之軸重當量因子 81
表4-12 非線性迴歸單軸公式4-13之預測初始值的結果 83
表4-13 非線性迴歸雙軸公式4-13之預測初始值的結果 84
表4-14未採季節調整因子公式4-14、4-15計算之軸重當量因子	89
表5-1 wtappl之單軸軸重當量因子比較表	92
表5-2 wtappl之雙軸軸重當量因子比較表	93
表5-3 uwtappl之單軸軸重當量因子比較表 95
表5-4 uwtappl之雙軸軸重當量因子比較表 96
表5-5柔性鋪面疲勞破壞預測模式 98
表5-6 各單位之柔性鋪面疲勞破壞預測模式結果 99

參考文獻
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