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第六章 結論與建議

6.2 未來建議

本研究依上述結論、展望未來的發展方向及將來研究相關課題之 注意事項,做出以下數點建議。

ㄧ、經修改後之 FALCON 內部學習模式,已能成功處理資料屬性值缺 漏問題。針對於資料案例缺漏,則建議未來研究者可對於模糊邏 輯中的分離度(變異數)的部份做修正。

二、由於「學習缺漏資料法」在不同的人工智慧技術上,就必須依最 適合之學習方式做修正。因此,本研究已修正完成 FALCON 內部 學習模式,未來研究者可針對本研究已完成之成果繼續做深入研 究。

三、目前雖已修改 FALCON 內部學習模式,但未來可增加在資料前處 理的部份。先做屬性多變量分析,剔除影響性較小的,保留影響 性較大的。並給予一機制判別,若單筆資料在影響性最大的屬性 值中缺漏過多,則針對此單筆之特殊情況仍以傳統捨棄缺漏資料 法或可不致使精準度下降。

四、本研究修改後之 FALCON 內部學習模式,並未能增加系統本身的

精準度。未來研究可輔以基因演算法,或其它資料探勘之技術,

以期增加 FALCON 學習之精準度。

五、目前營建知識發掘尚有資料不純(Noisy Data)等眾多問題存在,

如何提升或修正資料探勘之技術,以期能處理目前所遇到之問 題,提升整體營建知識經濟,亦是未來研究努力的目標。

參考文獻

1.吳獻堂,「應用模糊理論與電腦模擬分析營建操作生產力-COST 電腦模擬程式 之介紹」,碩士論文,朝陽科技大學營建工程系,台中,2000。

2.鄭景鴻,「類神經模糊系統於土石方工程成本估價之應用」,碩士論文,中華大學 營建管理研究所,新竹,2002。

3.劉宛鑫,「運用股價原始資訊建構股價預測模型-類神經網路之應用」,碩士論 文,高雄第一科技大學金融營運所,高雄,2001。

4.劉彥慶,「混合型案例式推理模式於營建工程知識系統之應用」,碩士論文,中華 大學營建管理研究所,新竹,2003。

5.曹銳勤,「模糊迴歸模式之構建與分析」,博士論文,清華大學工業工程與工程管 理學系,新竹,1998。

6.丁振原,「以資料探勘技術為基建構 PCB 客訴問題處理模式」,碩士論文,元智 大學工業工程與管理學系,中壢,2002。

7.藍中賢,「結合模糊集合理論與貝氏分類法之資料探勘技術-應用於健保局醫療 費用審查作業」,碩士論文,元智大學資訊管理研究所,中壢,1999。

8.呂奇傑,「演化式類神經網路分類技術於資料探勘上之應用」,碩士論文,輔仁大 學應用統計學研究所,台北,2000。

9.陳麗君,「應用資料探勘技術於信用卡黃金級客戶之顧客關係管理」,碩士論文,

元智大學工業工程與管理學系,中壢,2002。

10.徐簡炯,「營建業知識管理之應用機制研究」,碩士論文,台北科技大學土木與 防災技術研究所,台北,2001。

11.張孝德、蘇木春,機械學習、類神經網路、模糊系統以及基因演算法則,全華 科技圖書股份有限公司,台北,2001。

12.柯千禾,「演化式模糊類神經推論模式於營建管理決策之研究」,博士論文,台 灣科技大學營建工程研究所,台北,2002。

13.李銘竣,「演化式案例推理在營建工程屢約爭議處理之研究」,碩士論文,台灣 科技大學營建工程研究所,台北,2002。

14.余家祥,「以案例式推理建構建築工程成本估算系統」,碩士論文,中央大學土 木工程研究所,中壢,2001。

15.李欣鵬,「南高屏空氣污染排放資料庫整合分析-以合板製造業為例」,碩士論 文,臺灣大學環境工程學研究所,台北,2000。

16.鄭玉宙,「類神經網路應用於降低武器及彈藥測試成本之研究」,碩士論文,國 防大學中正理工學院,2000。

17.謝文山,「演化式建築工程成本概算模式之研究」,碩士論文,台灣科技大學營 建工程研究所,2002。

18.楊智斌,「以整合型模式解決營建管理中經驗導向問題之研究」,博士論文,中 央大學土木工程研究所,1997。

19. Berry, M. and G. Linoff, Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Support, John Wiley and Sons, New York, 1997.

20. Cabena, P., P. O. Hadjinian, R. Stadler, J. Verhees and A. Zanasi, Discovering Data Mining from Concept to Implementation, Prentice Hall, 1997.

21.Frawley, W. J., G. P. Shapiro and C. J. Matheus, “Knowledge discovery in databases:

an overview,” Knowledge Discovery in Database, AAAI Press/The MIT Press, Menlo Park, CA, pp.1~30, 1991.

22. Groupe, F. H. and M. M. Owrang, “Data base mining discovery new knowledge and cooperative advatage,” Information System Management, Vol.12, pp. 26-31, 1995.

23. Hall, C. ed., “The devil's in the details: techniques, tools, and application for database mining and knowledge discovery part 1,” Intelligent Software Strategies, Vol. XI, no.9, p.1-16, 1995.

24. Han, J. and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, CA, USA, 2001.

25. Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G. and Smyth P., “The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data”, Communications of the ACM, Vol.39, pp.

27-34, 1996.

26. Chung H.M. and Gray P., Guest Editors “Special Section: Data Mining”, Journal of Management Information Systems, Vol.16, pp. 11-16, 1999.

27. Shaw M. J., Subramaniam C. and Tan G. W., “Knowledge management and data mining for marketing,” Decision Support Systems, Vol. 31, pp.127-137 , 2001.

28. Fayyad U., Piatetsky G., and Smyth P., “From data mining to knowledge discovery

in databases,” AI Magazine, Vol.17, No.3, pp.37-54, 1996.

29. Lin, C. T., and Lee, C. S. G., “Neural-network-based fuzzy logic control and

decision system,” IEEE Transactions on Computers, Vol. 40, No. 12, pp. 1320-1336, 1991.

30. Yu, W. D., and Skibniewski, M. J., “A neuro-fuzzy computational approach to constructability knowledge acquisition for construction technology evaluation,”

Journal of Automation in Construction, Vol. 8, No. 5, pp. 539-552, 1999.

31. Mitra, S., Pal, S. K., and Mitra, P., “Data mining in soft computing framework: A survey,” IEEE Trans. Neural Networks, vol. 13, No. 1, pp. 3-14, 2002.

32. Mitra, S., and Hayashi, Y., “Neuro-fuzzy rule generation: Survey in soft computing framework,” IEEE Trans. Neural Networks, vol. 11, pp. 748-768, 2000.

33. Mitra, S., Pal, S. K., “Fuzzy self organization, inferencing and rule generation,”

IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. A, vol. 26, pp. 608-620, 1996.

34. Banerjee, M., Mitra, S., Pal, S. K., “Rough fuzzy MLP: Knowledge encoding and classification,” IEEE Trans. Neural Networks, vol. 9, pp. 1203-1216, 1998

35. Mitra, S. and Pal, S. K., “Fuzzy multilayer perceptron, inferencing and rule generation,” IEEE Trans. Neural Networks, vol. 6, pp. 51-63, Jan. 1995.

36. Mitra, S., Pal, S. K., “Fuzzy self organization, inferencing and rule generation,”

IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. A, vol. 26, pp. 608-620, 1996.

37. Kohonen, T. ,Self-organization and Associative Memory, Springer-Verlag, Berlin, German, 1988

38. Han, J., and Kamber, M., Data Mining Concepts and Techniques, USA, pp.109, 2001.

39. Jang, J. S., “ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System,” IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 23, No. 3, pp. 665-685,1993.

附錄ㄧ

建築工程總成本估算之 5%缺漏資料庫

擋土結構 地上樓 地下樓 樓地板 總工程費用

2 12 1 4518 77150600 2 20 3 38255 525000000

2 7 1 1721 32171609

1 14 2 31513 533289382

1 8 2 3855 47714078

2 12 1 5560 95530000 1 12 1 28059 434390623

1 6 1 2958 36154899

1 nan 1 9396 122923137

2 6 1 nan 15769572

3 13 2 15178 255260938 1 14 2 32955 557683814 1 nan 2 8331 114884225 1 12 2 8351 122814797

3 6 2 3223 50394716

nan 12 1 20993 329966802 3 12 2 7449 164000000

3 7 2 3318 46696021

2 16 2 27866 407150000

2 7 1 1502 22722088

1 12 1 13989 185164666

1 4 1 2630 28500000

1 12 2 10810 173313000

3 7 2 2959 43459663

1 8 1 7316 89872402

附錄二

建築工程總成本估算之 10%缺漏資料庫

擋土結構 地上樓 地下樓 樓地板 總工程費用

1 8 2 3855 47714078

2 6 1 918 15769572

1 12 1 13989 185164666 1 12 1 28059 434390623

3 7 2 3318 46696021

1 12 2 8331 114884225 2 12 1 4518 77150600 3 12 nan 7449 164000000

3 6 2 3223 50394716

nan 6 1 2958 36154899 1 12 2 8351 122814797 3 13 2 15178 255260938 2 12 1 5560 95530000 1 12 2 10810 173313000

1 8 1 7316 89872402

1 14 2 32955 557683814 1 nan nan 20993 329966802 1 nan 2 31513 533289382

3 7 2 2959 43459663

nan 7 1 1502 22722088 1 4 nan 2630 28500000 2 nan 3 38255 525000000

2 7 1 1721 32171609

2 16 2 27866 407150000 1 12 1 9396 122923137

附錄三

建築工程總成本估算之 15%缺漏資料庫

擋土結構 地上樓 地下樓 樓地板 總工程費用

1 14 2 nan 533289382

1 8 2 nan 47714078

2 6 1 918 15769572

3 7 nan 3318 46696021 nan 12 2 7449 164000000

1 nan 1 2630 28500000 1 12 1 28059 434390623

1 6 1 nan 36154899

1 12 nan 9396 122923137 nan 13 nan 15178 255260938

2 7 1 1502 22722088

2 12 1 4518 77150600 2 12 1 5560 95530000

3 6 2 3223 50394716

1 12 1 13989 185164666

1 8 1 7316 89872402

2 7 1 1721 32171609

nan 14 2 32955 557683814

3 7 2 nan 43459663

1 12 nan 8351 122814797 1 12 2 8331 114884225 2 16 2 27866 407150000 1 12 1 20993 329966802 1 12 2 10810 173313000 2 20 3 38255 525000000

附錄四

建築工程總成本估算之 20%缺漏資料庫

擋土結構 地上樓 地下樓 樓地板 總工程費用

2 6 1 918 15769572

2 7 1 nan 22722088

1 4 nan 2630 28500000 nan 12 nan 7449 164000000 nan 12 2 8331 114884225 3 13 2 15178 255260938

3 6 2 3223 50394716

2 nan 1 4518 77150600 3 7 nan 2959 43459663 nan 12 1 20993 329966802

3 7 2 3318 46696021

1 12 1 28059 434390623 1 12 2 10810 173313000 1 14 2 31513 533289382 1 14 2 32955 557683814 2 16 2 27866 407150000 2 12 1 5560 95530000 2 nan nan 1721 32171609

1 6 1 2958 36154899

1 nan nan 7316 89872402 nan 20 3 nan 525000000

1 nan nan 8351 122814797

1 8 2 3855 47714078

1 12 1 9396 122923137 1 12 1 13989 185164666

附錄五

建築工程總成本估算之全缺漏資料庫

擋土結構 地上樓 地下樓 樓地板 總工程費用

nan 12 1 13989 185164666 1 nan 1 7316 89872402 1 8 nan 3855 47714078 1 12 2 nan 114884225 3 13 nan 15178 255260938 2 nan 1 918 15769572 nan 7 2 2959 43459663

1 nan 1 20993 329966802 2 7 nan 1721 32171609

2 7 1 nan 22722088

1 12 nan 10810 173313000 1 nan 1 2958 36154899 nan 20 3 38255 525000000

1 nan 2 32955 557683814 1 14 nan 31513 533289382 1 12 2 nan 122814797 3 7 nan 3318 46696021 1 nan 1 28059 434390623 nan 12 1 4518 77150600

3 nan 2 3223 50394716 1 4 nan 2630 28500000 2 16 2 nan 407150000 2 12 1 5560 95530000 3 12 2 7449 164000000 1 12 1 9396 122923137

附錄六

建築結構體工程成本預測之 5%缺漏資料庫

總樓地板面積 外牆面積 地上樓層數 地下樓層數 結構體建坪造價

4689 13917 8 2 10322

3592 9076 12 2 14622

2087 3838 6 2 14340

3294 13138 13 2 14018

5586 12210 14 3 14531

4611 16821 12 2 25450

3641 10886 11 2 24268

5654 15237 9 2 18990

1685 nan 12 nan 14426

2888 4937 12 3 11698

4244 9146 11 2 15426

1805 7605 10 nan 29502

2515 9344 7 1 18843

1943 5163 10 3 15498

4737 16804 14 2 15781

4155 13045 12 2 20374

2464 nan 9 2 13835

4810 11611 9 2 10624

7823 29559 17 3 17733

6585 31350 16 2 15795

2352 7241 14 3 14197

1805 7604 10 1 17777

附錄七

建築結構體工程成本預測之 10%缺漏資料庫

總樓地板面積 外牆面積 地上樓層數 地下樓層數 結構體建坪造價

2515 9344 7 1 18843

7823 29559 17 3 17733

3641 10886 11 2 24268

4155 13045 12 2 20374

3294 13138 13 2 14018

5586 12210 14 3 14531

1943 5163 10 3 15498

nan 4937 12 nan 11698

2087 3838 6 2 14340

3592 9076 12 2 14622

4244 9146 11 2 15426

4689 13917 8 2 10322

2352 7241 nan 3 14197

nan 6292 12 2 14426

1805 7604 10 1 17777

4611 nan 12 2 25450

2464 nan nan 2 13835

1805 7605 10 2 29502

4810 nan 9 2 10624

5654 15237 9 2 18990

6585 31350 16 2 15795

4737 16804 14 2 15781

附錄八

建築結構體工程成本預測之 15%缺漏資料庫

總樓地板面積 外牆面積 地上樓層數 地下樓層數 結構體建坪造價

2515 9344 nan 1 18843

3641 10886 11 nan 24268

6585 31350 16 2 15795

4737 16804 14 2 15781

3294 nan 13 2 14018

5654 15237 9 2 18990

2888 nan 12 3 11698

4611 16821 12 2 25450

1685 6292 12 2 14426

1943 5163 10 3 15498

4155 13045 12 2 20374

1805 7605 10 2 29502

nan nan 6 2 14340

4689 13917 8 nan 10322

4244 9146 11 2 15426

4810 11611 nan 2 10624

nan 7390 9 2 13835

3592 9076 12 2 14622

nan nan 17 3 17733

5586 nan 14 3 14531

1805 7604 10 1 17777

2352 7241 14 3 14197

附錄九

建築結構體工程成本預測之 20%缺漏資料庫

總樓地板面積 外牆面積 地上樓層數 地下樓層數 結構體建坪造價

nan 9344 7 1 18843

2888 4937 12 nan 11698

nan 7390 9 nan 13835

4810 11611 9 2 10624

4737 16804 14 2 15781

1685 nan 12 2 14426

3641 10886 11 2 24268

4155 13045 nan 2 20374

2087 nan nan 2 14340

1805 nan 10 2 29502

4611 nan 12 nan 25450

7823 29559 17 3 17733

4689 13917 8 2 10322

nan 7604 10 1 17777

5586 12210 14 3 14531

nan 9146 nan 2 15426

1943 nan 10 3 15498

3294 13138 13 2 14018

3592 nan 12 2 14622

2352 7241 14 3 14197

5654 15237 9 2 18990

6585 31350 16 2 15795

附錄十

建築結構體工程成本預測之全缺漏資料庫

總樓地板面積 外牆面積 地上樓層數 地下樓層數 結構體建坪造價

nan 13138 13 2 14018

5654 nan 9 2 18990

3592 9076 nan 2 14622

2464 7390 9 nan 13835

6585 31350 nan 2 15795

2087 nan 6 2 14340

nan 16821 12 2 25450

1805 nan 10 2 29502

4244 9146 nan 2 15426

2888 4937 12 nan 11698

2515 9344 nan 1 18843

1805 nan 10 1 17777

nan 10886 11 2 24268

1685 nan 12 2 14426

2352 7241 nan 3 14197

4689 13917 8 nan 10322

4737 16804 nan 2 15781

4155 nan 12 2 20374

nan 29559 17 3 17733

4810 nan 9 2 10624

1943 5163 10 3 15498

5586 12210 14 3 14531

附錄十ㄧ

建築工程總成本估算之 5%缺漏資料庫 開挖深度 壁體數量 工法 土壤 工期 12.3 2940 1 6 90

nan 5846 nan 4 86 12 3059 1 4 77 8.9 3411 2 4 75 13.9 2830 2 4 84 22.4 7056 1 1 103 11.4 3610 2 3 89 8.7 2154 1 2 65 8.6 3346 2 2 90 7.8 3690 2 nan 53 8.6 4382 2 2 78 11 3591 2 4 69 15.9 5816 1 4 122 8 1638 2 2 61 14.8 4134 1 1 66 14.1 3740 1 6 89 15.5 5828 1 1 118 7.1 1834 2 1 57 13.3 3626 2 6 135 9.5 2605 1 5 68 9.9 1767 2 1 54 17.2 3780 1 6 116 8.4 2961 2 nan 78 9 4845 2 nan 87 17.4 6787 1 3 119 8.6 2441 2 3 85 10 2916 1 5 100

附錄十二

建築工程總成本估算之 10%缺漏資料庫 開挖深度 壁體數量 工法 土壤 工期

8.9 3411 2 4 75 9.5 2605 1 nan 68 8.6 3346 2 2 90 12.3 2940 1 6 90 8.7 2154 1 2 65 nan 3626 2 6 135 12 3059 1 4 77 14.8 4134 1 1 66 8.6 2441 nan 3 85 8.4 2961 2 4 78 20.6 5846 1 4 86 17.2 3780 1 6 116 9.9 1767 2 nan 54 22.4 7056 1 1 103 11.4 3610 2 3 89 7.1 1834 2 1 57 8 1638 nan 2 61 10 2916 1 5 100 8.6 4382 nan 2 78 7.8 3690 2 nan 53 11 3591 2 4 69 13.9 nan 2 4 84 15.9 nan 1 4 122 nan 4845 2 4 87 17.4 6787 1 3 119 15.5 5828 1 1 118 14.1 3740 1 6 89

附錄十三

建築工程總成本估算之 15%缺漏資料庫 開挖深度 壁體數量 工法 土壤 工期

7.8 3690 2 2 53 17.4 6787 nan 3 119 7.1 nan 2 1 57 11.4 nan 2 3 89 13.9 nan nan 4 84 20.6 5846 1 4 86 15.9 5816 1 4 122 12 3059 1 nan 77 8.9 3411 2 4 75 8.7 2154 1 2 65 8 1638 2 2 61 15.5 nan 1 1 118 13.3 3626 2 6 135 8.6 4382 2 2 78 10 2916 1 5 100 17.2 nan 1 6 116 nan 2961 nan 4 78 11 3591 2 4 69 14.8 4134 1 1 66 22.4 7056 1 1 103 9.9 1767 nan nan 54 8.6 nan 2 3 85 nan 3740 1 6 89 nan 4845 2 4 87 9.5 2605 1 5 68 8.6 3346 2 2 90 12.3 2940 1 6 90

附錄十四

建築工程總成本估算之 20%缺漏資料庫 開挖深度 壁體數量 工法 土壤 工期

15.9 5816 1 4 122 11 3591 2 4 69 14.8 4134 1 1 66 8.7 nan 1 2 65 11.4 3610 2 nan 89 7.1 1834 nan 1 57 17.2 3780 1 6 116 10 2916 1 nan 100 13.9 2830 2 4 84 nan nan 2 1 54 12.3 2940 1 6 90 nan 3059 1 nan 77 8.9 3411 2 4 75 8.4 2961 2 4 78 9.5 2605 1 nan 68 22.4 7056 1 1 103 13.3 3626 nan 6 135 8 1638 nan 2 61 15.5 5828 nan 1 118 8.6 nan 2 2 90 nan 3740 nan 6 89 nan 4382 2 2 78 17.4 6787 1 3 119 nan nan 2 nan 87 7.8 3690 2 2 53 8.6 2441 2 3 85 20.6 5846 1 4 86