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系統識別號 U0002-3101200714143300
中文論文名稱 交叉路口兩車肇事鑑定預測模式之研究
英文論文名稱 The Study on Predict Model of Two Vehicles Accident Authentication at Intersection
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 運輸管理學系碩士班
系所名稱(英) Department of Transportation Management
學年度 95
學期 1
出版年 96
研究生中文姓名 林文賢
研究生英文姓名 Wen-Hsien Lin
電子信箱 jerry8106kimo@yahoo.com.tw
學號 693540105
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2007-01-08
論文頁數 108頁
口試委員 指導教授-范俊海
委員-陳高村
委員-賴淑芳
中文關鍵字 交通事故  肇事鑑定  層級分析法  類神經網路  預測模式  判中率 
英文關鍵字 Traffic Accident Accident Authentication  Analytic Hierarchy Process ( AHP )  Artificial Neural Network ( ANN )  Predict mode  hit ratio 
學科別分類 學科別社會科學管理學
中文摘要 當交通事故( Traffic Accident )發生時,因需保持肇事現場狀況,所以無法立即將車輛移動;或因警察處理交通事故時間過久,進而影響交通流量( Traffic Flow )。再者各區車輛車輛行車事故鑑定委員會由法律、車輛工程與交通工程三方面專家所組成,而每位鑑定委員對於法律認知不同、解讀見解不一或跡證不足而對肇事鑑定( Accident Authentication ) 的結論產生爭議及審件速度緩慢等問題。所以站在鑑定委員的立場上,若有較一致的肇事鑑定影響因素判斷順序之規則,可協助其進一步做肇事原因判定的工作,如此除能減少鑑定委員之間的爭議外,也能加速審查案件。此對於申請肇事鑑定的當事人與對造人,可以最快的速度判斷事故的肇事原因而節省寶貴的時間,是一個值得研究的課題。
綜合上述觀點,對於車輛事故肇事鑑定影響因素權重與建立預測模式的研究是有必要性,所以本研究將以分析交叉路口兩車肇事鑑定判定影響變數的重要度為主題,藉由台北縣區車輛車輛行車事故鑑定委員會所蒐集符合兩車交叉路口事故的273筆樣本資料,經過文獻評析將可能影響車輛事故肇事原因判定的十八種變數列出,運用客觀的判別分析統計方法來尋求影響肇事鑑定判定的變數共十二項變數,並設計成AHP問卷的三大構面十一項準則,透過全省各區車輛車輛行車事故鑑定委員等專家主觀的問卷填答中,分析各準則的權重與優先順序,來了解交叉路口兩車肇事鑑定判定影響變數的各個重要度。
最後本研究透過所構建的類神經網路預測模式與AHP預測模式做一整體的驗證與比較,結果顯示藉由客觀的類神經網路預測模式之判中率72.53%優於透過全省各區車輛車輛行車事故鑑定委員主觀意見所構建的AHP預測模式之判中率35.16% ,即表示類神經網路預測模式仍是目前較好的模式。另外運用類神經網路中平均絕對誤差率( MAPE )得知,以兩個隱藏層,在第一層有12個單元和第二層有7個單元時其MAPE值為19.12%,績效指標屬於良好的評估中可了解本預測模式符合分析交叉路口兩車肇事鑑定影響因素之判別準則。
英文摘要 Since we have to maintain the traffic accident scene while Traffic Accident occurs or the police officer takes a lot of time dealing with the traffic accident, the traffic flow is certainly being influenced by accidents.
The Traffic Accident Appraisal Committee ( TAAC ) is composed of experts of three fields: experts on law, vehicle engineering and traffic engineering.
Members of TAAC will have quarrels on the conclusions of accident authentication due to different comprehension to the laws quoted and the insufficient evidences. To the perspective on the commissioners of TAAC, the identical criterions on priorities of the factors on accident authentication is necessary. It can not only reduce the quarrels of the commissioners but also speed up the investigates. And more over, it can assist commissioners to conclude the cause of the accident. Since the predict model can determine the cause of accidents fast and accurate , saving litigants’ valuable time, it is obviously a classic issue for us to dig into.
To the perspectives above, the study on building the predict model and determining the weight of vehicle accident authentication effective factors is necessary. Taking analysis the priorities of vehicle accident authentication effective factors as this study’s main idea, through the 273 sample data collected from TAAC of Taipei country which conform with the definition of two vehicles accident at intersection, listing the 18 variables that may effect the judgments on the cause of accident authentication by literature review. Using discriminant analysis to conduct 12 variables that effect the accident authentication. Using the information above, designing an AHP questionnaire that contains three aspects and eleven criteria. By the subjective opinions of commissions from different TAAC of Taiwan filled in the questionnaire, we can analysis the weights and the priority of each criteria and get to know the importance of effective variables of two vehicle accident authentication at intersection.
This study compared the two predict models conduct by neural network and AHP model. The result showed that the Neural network predict model has the accurate of 72.53%, which is much better than the AHP predict model with the accurate of 35.16%. The conclusion showed that the Neural network predict model is so far a better model on this subject.
Using MAPE of neural network method we got MAPE=19.12% while the first layer with 12 units and the second layer with 7 units. The evaluation result with good preference shows that the predict model conform the criteria of two vehicles accident authentication effective factors.
論文目次 目 錄
中文摘要
英文摘要
誌 謝
目 錄 I
圖目錄 III
表目錄 IV
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 4
1.3 研究範圍 4
1.4 研究內容與流程 8
第二章 文獻回顧 10
2.1 交通事故 10
2.1.1 交通事故的定義 11
2.1.2 交通事故的分類 11
2.2 肇事鑑定與責任 11
2.2.1 事故鑑定的意義 13
2.2.2 事故鑑定原因及責任劃分 14
2.3 道路路權 14
2.3.1 道路路權的定義 15
2.3.2 交叉路口優先路權與法規之探討 17
2.3.3 交叉路口優先路權判斷法則 19
2.4 判別分析 20
2.4.1 判別分析的意義 20
2.4.2 判別分析的方法 21
2.4.3 判別分析的基本假定 21
2.4.4 判別分析的決策流程 22
2.4.5 判別分析的相關研究 23
2.5 類神經網路 27
2.5.1 類神經網路的定義 27
2.5.2 類神經網路的架構 28
2.5.3 類神經網路的功能 28
2.5.4 類神經網路中倒傳遞網路法的應用 29
2.6 多元羅吉特 29
2.7 文獻回顧小結 30
第三章 研究方法 31
3.1 判別分析 31
3.1.1 SPSS統計套裝軟體 31
3.1.2 判別分析的數學模式 32
3.2 層級分析法 35
3.2.1 層級分析法的假設 35
3.2.2 層級分析的設計步驟 36
3.2.3 層級分析法應用軟體 43
3.3 類神經網路 43
3.3.1 類神經網路的應用軟體 43
3.3.2 類神經網路的數學模式 45
第四章 肇事鑑定影響因素之篩選 47
4.1 列舉肇事鑑定影響因素(變數)與編碼 47
4.2 肇事鑑定影響因素之基本統計 51
4.3 判別分析與判定結果 60
4.4 肇事鑑定影響因素篩選小結 64
第五章 肇事鑑定影響因素之權重評估 65
5.1 層級分析法問卷設計 65
5.2 AHP問卷資料分析 72
5.3 AHP權重評估小結 80
第六章 肇事鑑定預測模式驗證與比較 81
6.1 類神經網路預測模式之構建 81
6.1.1 ANN訓練和測試 81
6.1.2 ANN 預測模式與輸入輸出變數 82
6.1.3 MAPE績效評估 84
6.2 AHP 預測模式 85
6.3 預測模式驗證與比較小結 88
6.3.1 ANN預測模式結果 88
6.3.2 AHP預測模式結果 93
6.3.3 預測模式比較小結 93
第七章 結論與建議 94
7.1 結論 94
7.2 建議 95
參考文獻 96
附錄 99

圖目錄
圖1.3-1 交叉路口車輛事故型態 6
圖1.3-2 兩車同向事故示意圖 6
圖1.3-3 兩車對向事故示意圖 7
圖1.3-4 兩車橫向事故示意圖 7
圖1.4-1 本研究流程圖 9
圖2.1-1交通事故蒐證觀念圖 10
圖2.2-1 台北市鑑定作業流程圖 12
圖2.3-1 行車路權示意圖 15
圖2.3-2 交叉路口優先路權與法規之關係圖 18
圖2.3-3 交叉路口優先路權判斷法則 20
圖2.4-1 判別分析的方法與用途 21
圖2.4-2 判別分析決策流程圖 22
圖2.5-1 神經元之主要功能 28
圖2.5-2 含有單層隱藏層的倒傳遞網路 29
圖3.1-1 判別分析解決問題的目的 31
圖3.1-2 SPSS操作介面 32
圖3.2-1 層級分析法的層級結構 37
圖3.2-2 AHP階層圖的類型 37
圖3.2-3 本研究AHP分歧型階層圖 38
圖3.2-4 AHP層級要素評比 39
圖3.2-5 AHP應用流程圖 42
圖3.2-6 AHP應用軟體介面 43
圖3.3-1 NeuralWorks Professional Ⅱ操作介面 44
圖4.1-1 肇事鑑定影響因素篩選流程 47
圖5.1-1 AHP構建流程 65
圖5.1-2 本研究AHP分析構面與準則 67
圖5.2-1 專家類別比率圖 73
圖5.2-2 構面重要度推移圖 74
圖5.2-3 道安規則層面各準則重要度推移圖 75
圖5.2-4 處罰條例層面各準則重要度推移圖 76
圖5.2-5 其他層面各準則重要度推移圖 77
圖6.1-1 倒傳遞類神經網路訓練及測試流程 81


表目錄
表1.1-1 交通事故之分類 1
表1.1-2 全國各區車輛行車事故鑑定委員會組織表 2
表1.1-3 台灣地區各區車輛車輛行車事故鑑定會鑑定案件統計表 3
表1.3-1 民國九十年全國事故類型細分統計表 5
表2.2-1 台灣地區域車輛肇事鑑定委員會人員配置表 13
表2.2-2 兩車車輛事故鑑定原因及責任劃分比率 14
表2.3-1 路口優先通行權通則表 19
表2.4-1 肇事責任判定因素之變數代號及內容說明 24
表2.4-2 肇事責任與影響變數之卡方檢定表 25
表2.4-3 各線性判別函數之參數表 26
表3.2-1 AHP的衡量尺度 38
表3.2-2 AHP的評比表格 39
表3.2-3 AHP矩陣之隨機指標(R.I.) 41
表4.1-1 肇事鑑定影響因素(變數) 48
表4.1-2 肇事鑑定之十八種影響因素(變數)編碼 49
表4.1-3 肇事鑑定之十八種影響因素(變數)編碼資料明細 50
表4.2-1 駕駛資格統計分析 51
表4.2-2 天候狀況統計分析 51
表4.2-3 光線狀況統計分析 52
表4.2-4 超速狀況統計分析 52
表4.2-5 號誌狀況統計分析 53
表4.2-6 幹支道狀況統計分析 53
表4.2-7 行動電話狀況統計分析 54
表4.2-8 飲酒情形統計分析 54
表4.2-9 A車輛撞擊部位統計分析 55
表4.2-10 B車輛撞擊部位統計分析 55
表4.2-11 兩車方向統計分析 56
表4.2-12 兩車相對關係(前後)統計分析 56
表4.2-13 兩車相對關係(過路中心)統計分析 57
表4.2-14 兩車相對關係(左右)統計分析 57
表4.2-15 A車行向統計分析 58
表4.2-16 B車行向統計分析 58
表4.2-17 是否有其他違規統計分析 59
表4.2-18 優先路權歸屬格統計分析 59
表4.2-19 肇事原因判定統計分析 60
表4.3-1 各組平均數的相等性與顯著性檢定 61
表4.3-2 SPSS判別分析變數顯著性統計 62
表4.3-3 判別函數的特徵值 63
表4.3-4 變數項的結構矩陣 63
表4.3-5 典型判別函數的係數 64
表5.1-1 肇事鑑定影響因素(變數)轉換成準則項目 66
表5.1-2 交叉路口兩車事故肇事原因的分析說明彙整表 68
表5.1-3 AHP評估尺度、定義說明與範例 69
表5.1-4 構面之間的兩兩評比 70
表5.1-5 準則之間的兩兩評比 71
表5.2-1 有效AHP問卷統計 72
表5.2-2 構面重要度統計 73
表5.2-3 道安規則層面各準則重要度分數統計 74
表5.2-4 處罰條例層面各準則重要度分數統計 75
表5.2-5 其他層面各準則重要度分數統計 76
表5.2-6 AHP 基礎權重 78
表5.2-7 AHP各準則換算後權重 79
表5.2-8 各準則權重順序排列 80
表6.1-1 ANN輸入資料說明 82
表6.1-2 ANN輸出資料說明 82
表6.1-3 MAPE評估準則 84
表6.2-1 AHP變數轉換代號 85
表6.2-2 AHP兩車應負責任比例運算表格 86
表6.2-3 兩車應負責任轉換肇事原因說明表 87
表6.3-1 各隱藏層MAPE比較 89
表6.3-2 隱藏層=2第一層12個單元各單元MAPE比較 90
表6.3-3 各隱藏層與單元數之統計 91
表6.3-4 AHP 預測模式判中結果 93

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論文使用權限
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