建築廢棄物產生量推估之研究(二)

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1 量 95 年 1 I

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3 G3061 量 () 葉 理 林 李 95 年 1 I

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5 ARCHITECTURE & BUILDING RESEARCH INSTITUTE MINISTRY OF INTERIOR RESEARCH PROJECT REPORT Quantity Estimation of A Building s CD & W (2) BY YE SHI WEN HUANG RONG YAU LIN CHENG WEI LEE DEH WEI Jan, 2006 I

6

7 錄 錄...I 錄... III 錄... V 論...VI 流 類...5 量 量 類神 路...13 量 量...15 量...19 例...25 說...32 量...36 量 量...39 量 論 論 參 I

8 量 錄 A 類神 路 錄 B 見 錄 C 見 II

9 錄 2-1 年來 數量 數量 年來 數量 類神 路 數量 率 數量 料 數量 不 料 () 年度 數量 年度 數量 量 度 率 數量 料 數量 不 料 料 O 例 O 例 O 例 O 例 O 行 例 O 例 數量 數量 數量 行 數 數量 數量 異 數量 行 數 數量 異 量 量...33 III

10 量 3-23 例 料 量 量 量 量 年度樓 異 ( 8688 年 例 ) 異 ( 量 例 ) 北 年 量 北 量...50 A-1 類神 路 類...59 IV

11 錄 1-1 流 北 理流 年度 量 類神 路 年度 量 類神 路 量 行 年度 量 類神 路 年度 數量 類神 路 量 行 數量 數量 數量 數量 異 數量 數 數量 異 量 量 例 年度 量 年度 年度 量 年度 年度 量 年度 量 北 年度 量 北 行...51 A-1 神...57 A-2 神...58 V

12 量 數量 類神 路 年 量 流 量 利 列 來 利 率 年 數量 落 流 理 利 量 利 理 量 不 易 精 略 量 度落 年 數量不易 不利 流 理 年度 數量 例 料 類神 路 立 不 數量 力 年度 年度 量 例數 年度 度 理 利 年來 料 年 數量 年度 量 樓 量 率 20 率 率 20 率 100 更 數量 行 量 利 量 利 落 VI

13 ABSTRACT KeywordConstruction, Waste, Quantity, Neural Network Under the global development of sustainable construction, the government in Taiwan devotes more and more efforts in proper treatment and recycling of construction and demolition wastes. In order for controlling those wastes to go into recycling plants or legal dumping sites, more and more local district authorities demand construction sites to submit a waste treatment plan before starting the work. In the plan they have to estimate the expected quantity of CD&W wastes, and to state clearly where they will go, how they will be treated, and so on. Thus the estimated quantity can serve as a base for wastes monitoring and controlling in the subsequent process. The objective of this research is to develop a model for quantity estimation of the generated wastes in construction, as well as in demolition of a building. Literature reviews and expert interviews are conducted to identify the major factors determining the quantity of generated CD&W wastes. Those factors include the floor size, the functional purpose, the structural type, the location and the construction price of a building. The Neural Network (NN) method is then employed for the development of the estimating models. Totally 68 cases of building construction, and 71 cases of building demolition are collected for model training and testing. Both the developed NN models, one for construction and one for demolition, reach an accuracy of more than 85% in testing. In addition, a comparison between the developed models and the current most used estimation formula is conducted on testing cases. The results show that the developed models are significantly more accurate in estimating the waste quantity generated in the construction and demolition of a building. VII

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15 論 論 年 量 流 量 利 列 來 利 率 年 數量 落 流 理 利 量 利 理 量 不 易 精 略 量 度落 年 數量不易 不利 流 理 年度 數量 例 料 類神 路 立 不 數量 類 樓 度 量 不論 85% 度 度 50~60 力 年度 年度 量 例數 年度 度 理 利 年來 料 年 數量 參 立 數量 年來 量 1

16 量 流 流 例 理利 理 參 錄 數量 料 利 數量 3. 數量 理 例數 利 料 數量 率 降 4. 立 度 5. 年 料 理 年來 料 來 數 理 年 數量 6. 年 量 數量 年來 數量 7. 年來 年 量 年 數量 8. 2

17 論 1-1 流 3

18 量 1. 數量 料 2. 數量 3. 理 年來 料 4. 年 數量 5. 年來 年 量 更 年 數量 年 利 更 行 量 流 理 4

19 類 料 金 2-1 不 2-1 料 金 不 數量 料來 3 理 2-1 量 六年 料 類 B8 類 5

20 量 金 料 料 量 量 45 理 年 ( 金 ) 流 數量 料 行 理 北 例 年 行 理 數量 類 路 車 料 4 北 理流 1 理 2 理 錄 3 理 4 理 數量 數量 理 數量 2-2 料來 理 北 理流 流 理 若 理 數量 數量 流 流 理 度 6

21 數量 料 例 料數 樓 數量 兩 量 理 年來 數量 類 理 列 1990 利 ( 良 1996) (1998) Characterization of Building-Related Construction and Demolition Debris in The United StatesU.S. EPA 1998 () 說 利 50 量 樓 數 0.071(m3/m2) 30 樓 數量 樓 數量 0.198m 3 利 理 列 利 ( 良 ) 數 量 數 m 3 /m 2 ) 例 料 年 宅 宅類 樓 量 ( 宅類 t/ m 2 宅類 t/ m 2 ) 例 料量 宅類 4 宅類 23 料 量 (m 3 /m 2 ) 數 樓 量 1.28t/m m 3 /m 2 料來 理 7

22 量 理 列 量 行 類 類 類 料 類兩 類 行 泥 料 類 行 金 類 料 類 路 類 樓 度 路 度 數 行 錄 行 數 率 31.4 料 例 數 料 行 量 利 行 R 2 料 樓 量 行 樓 量 0.071m 3 /m 2 料 了樓 不 料 行 料 數 樓 25,400m 2 數量 60m 3 不 理 數量 度 利 良 料 金 不 料 北都 量 年 32 m 3 46 m 3 北 23% 例 年 140 ~200 m 3 樓 數量 樓 量 0.198m 3 /m 2 了樓 料 8

23 行 料 數 樓 47.85m 2 數量 950m 3 不 理 量 數 量 數量 度 量 利 行 年 理 量 50 料 樓 量 0.071m 3 /m 2 6 利 利 7 30 樓 量 0.198m 3 /m 2 兩 樓 m 3 數量 參 兩 數 不 若 兩 利 數 量 不 狀 MarylandOregonMichiganIllinois North CarolinaNew York Washington 行 量 料 行 料 1992~1997 年 料 類 樓 量 宅 宅 行 利 宅類 93 料 宅類 5 料 行 量 利 量 樓 樓 量 宅類 樓 量 落 12.05~56.5kg/m kg/m 2 宅類 樓 量 落 8.05~21.05 kg/m kg/m 例 宅類 4 宅類 23 行 量 樓 量 宅類 0.562t/m 2 宅類 0.757t/m 2 量 樓 9

24 量 年 例數不 ~86 年 86 年 料 兩 料 量 (m 3 /m 2 ) 數 樓 量 1.28t/m m 3 /m t/m0.52m 2 3 /m 2 樓 量 1.25t/m m 3 /m 2 利 量 料 例 類 樓 量 樓 類 料 量 量 數量 理 列 1990 利 (1996) 1. 不 料 ( 樓 25400m 2 數量 60m 3 ) 2. 樓 1. 樓 SRC 料 2. 數 量 3. ( 樓 47.85m 2 數量 950m 3 ) (1998) 兩 數 不 料 3. 利 數 量 不 狀 10

25 Characterization of Building Related Construction and Demolition Debris in The United StatesU.S. 1. 樓 2. 年 EPA1998 (1998) 1. 料 量 量 2. 例 料來 理 量 行 行 量 錄 行 料 立更 量 2-3 年 量 料 料 異 不 不 不易 2-3 年來 數量 類數量 料來 年 不 840 料 81 年 2,552 理 81 年 11

26 量 類數量 料來 北都 1,000 理 都 不 論 85 年 1, 年 來 年 年 1, 年 2,047 1,361 例 88 年 90 年 1, 年 料來 1378 理 立 數量 料 量 12

27 類神 路 年來 數 度 力 Artificial Intelligence 領 類神 路 類神 路 神 路 理 量 連神 來 神 路 力 神 類神 神 理 連 (weight) 神 理 連 了 類神 路 類神 路 見 錄 A 類神 路 力 立 易 類 類神 路 量 數 流量 類 參數 數 類神 路 利 數 利 類神 路 神 力 力 利 類神 路兩 類神 路 利 利 類神 路 利 類神 路 利 來 類神 路 例 GrazaRouhana 料來 1011 類神 路 MSE=3.72 類神 路 RMS=3.631e06 MSE= RMS=4.979e06 歷 錄 例 料 立 量 例 13

28 量 理 類神 路 力 立 類 利 數 量 參數 類神 路 立 量 14

29 量 量 年度 量 年度 量 更 量 年度 量 68 數量 料 34 料來 數量 34 料 利 數量 北 料 料 量 數量 利 20 年 利 論 數量 行 量 類 類 料 量 理 良 料 欄 料 良 理 樓 類 數量 類 樓 料 RC 料 不 易 量 宅 料 不 不 樓 數量 料 不 數量 不 15

30 量 料 利 類神 路 論 量 3-1 類神 路 立 量 m 3 /m 2 量 類 量 量 量 類神 路 年度 量 類神 路 練 54 練 料 量落 率 料 率 年度 不 率 數 數 量 數 年度 量 樓 量 數 類神 路 3-2 類 樓 量 (m 3 /m 2 ) 3-2 年度 量 類神 路 16

31 量 年度 率 20 率 率 數 率 類神 14 例 料 量 行 數 m 3 /m 2 量 料 10 數 4 不 不 數 10 例 量 量 率 9.0 行 數 數量 率 47.5 不 4 行 數 率 異 5 不論 數 不 度 行 數 度 利 量 量 降 行 數 17

32 量 3-3 量 行 3-3 數量 料 料 類 樓 量 m 3 /m 2 行 數 數 率 數 率 率 (-) RC 宅 % SRC 宅 % RC 宅 % RC 宅 % RC 宅 % 六 RC 宅 % RC 宅 % 宅 % RC 宅 % RC 宅 % 値 % 18

33 量 3-4 數量 不 料 () 料 類 樓 量 m 3 /m 2 行 數 數 率 數 率 率 (-) % RC 宅 % RC % RC % 値 % 量 年度 61 數量 料 8 料 錄 數量 53 料 北 料 量 數 料 量 利 10 年 利 論 數量 行 量 類 樓 數 年度 數量 RC 類 料 不 易 量 宅 料 不 不 19

34 量 樓 樓 數 樓 數量 度不 樓 數 數量 不 料 利 類神 路 論 量 3-5 類神 路 立 量 m 3 /m 2 量 類 量 量 量 類神 路 年度 量 類神 路 練 48 練 料 量落 率 料 率 年度 不 率 數 數 量 數 年度 量 量 類 樓 度 領 10 年 20

35 量 行 數量 樓 度 兩 樓 樓 異 兩 樓 度來 理 年度 數量 類 RC 料 不 易 量 宅 宅 不 樓 樓 度 樓 不 不 數量 不 樓 不 不 數量 不 樓 度 數量 不 數量 不 不 數量 異 行 度 便 量 類 樓 度 樓 度 樓 樓 兩 數 7.0 量 更 六 類神 路 21

36 量 3-7 量 度 數 類 樓 樓 樓 樓 樓 度 樓 度 年度 例 料 連 71 料 12 錄 數量 59 料 北 料 53(3/4) 料 練 18(1/4) 料 度 料 利 類神 路 論 量 六 類神 路 立 量 m 3 /m 2 類神 路 3-5 類 樓 度 樓 度 量 (m 3 /m 2 ) 樓 樓 樓 樓 3-5 年度 數量 類神 路 年度 量 樓 量 數 18 料 率 15 22

37 量 率 率 數 率 類神 路 18 例 料 量 行 數 0.79 m 3 /m 2 量 料 14 數 4 不 不 數 兩 異 不 率 3.8 行 數 率 15.6 更 量 不 4 例 行 數 率 4.6% 7.8% 率 異不 量 量 量 降 行 數 拉 量 數 3-6 量 行 23

38 量 3-9 數量 料 料 類 樓 量 m 3 /m 2 行 數 數 率 數 率 率 (-) RC RC RC 宅 六 宅 宅 宅 宅 RC 宅 RC 宅 宅 RC 宅 宅 値 數量 不 料 料 類 樓 量 m 3 /m 2 行 數 數 率 數 率 率 (-) 24

39 量 RC 宅 RC 宅 RC 宅 値 例 量 行 不易 行 量 行 例 行 OOO 行 O 料 料 年 O 理 20 O 理 20 O 行 15 O 行 理 例 料 2. 利 例 量 25

40 量 3. 行 錄 量 4. 量 異 5. 料 料 行 數量 參 行 錄 數量 錄 6 79 行 94 年 10 1 類 RC 宅 樓 量 數 O 例 O 例 樓 度 (m) 量 m 3 數量 120 m 3 樓 度 (m) 樓 樓 (m 2 ) 樓 樓 (m 2 ) O 例 3 95 行 94 年 類 O 例 樓 度 (m) 樓 度 (m) 樓 樓 (m 2 ) 樓 樓 (m 2 ) 26

41 量 RC 宅 樓 量 數 量 m 3 數量 95 m O 例 O 例 北 路 行 94 年 類 樓 度 (m) RC 宅 樓 量 數 量 1063 m 3 數量 1200 m 3 樓 度 (m) 樓 樓 (m 2 ) 樓 樓 (m 2 ) O 例 O 例 北 麗 18 行 94 年 類 樓 度 (m) RC 宅 樓 量 數 量 m 3 數量 300 m 3 樓 度 (m) 樓 樓 (m 2 ) 樓 樓 (m 2 )

42 量 3-16 O 行 例 O 行 例 北 路 4 79 行 94 年 類 RC 宅 樓 度 (m) 樓 度 (m) 樓 樓 (m 2 ) 樓 樓 (m 2 ) 樓 量 數 量 m 3 數量 250 m O 例 例 路 行 年 類 RC 宅 樓 量 數 樓 度 (m) 量 數量 樓 度 (m) 樓 樓 (m 2 ) 樓 樓 (m 2 ) 料 量 量 量 數量 異 異 理

43 量 3-18 數量 數量 例 數量 (m 3 ) 數量 (m 3 ) (m 3 ) 異 O 例 % O 例 % O 例 % O 例 % O 行 % O % 數量 數量 數量 數量 量 立 例 例 例 例 行 3-7 數量 數量 異 3-8 數量 數量 異 29

44 量 數 數量 六 例 量 量 異 10%10%20% 利 數 0.79m 3 /m 2 數量 更 3-19 數 行 數 量 錄 數量 兩 異 數量 行 數 數量 數量 異 例 數 數 數量 行 數 數量 數量 數量 行 數 數量 異 例 數量 異 異 行 數 異 異 % % % % % % % % % % % % 30

45 量 數量 數量 數 異 行 數 異 異 3-9 數量 數 數量 異 數量 參數 更 量 數 見 1. 數量 數 (0.79 m 3 /m 2 ) 量 精 量 異 料 例 料 例數 度 2. 來 量 例 量 數量 金 數量 流 理 利 益 3. 不 累 數量 例 度 4. 度 來 更 理 更 31

46 量 說 量 量 便 利 類神 路 練 EXCEL EXCEL 量 立 EXCEL 利 EXCEL 類神 路 度 度 利 3-7 量 更 便 3-10 量 量 說 量 3-7 數 量 不 量 類 參數

47 量 3-21 量 類 RC SRC 宅 樓 樓 330~216,406 m 2 321,400~ 296,000,000 類 RC 宅 樓 度 2.9~ 9.68 m 樓 度 0~ 3.2 m 樓 樓 樓 樓 40.77~ 0~ 37,197m 2 1,339m 量 類 類 樓 RC1 2 3 SRC4 SS 5 宅 樓 4 樓 數 金 33

48 量 類 樓 樓 樓 樓 樓 度 樓 度 RC 宅 樓 樓 數 樓 樓 數 度 樓 數 度 樓 數 例 例 例 北 30 年 料 例 料 樓 m 2 度 樓 數 類 m 3 宅 樓 m 2 度 樓 數 類 m 6 RC 宅 2,911,000 34

49 量 料 樓 m 樓 度 33.33m 樓 度 77.88m 2 樓 樓 12 樓 樓 樓 度 0 數量 料 EXCEL 數量 數 0.852m 3 /m 2 量 m 3 數量 數 0.126m 3 /m 2 量 62.66m 量 例 35

50 量 量 量 立 樓 量 m 3 /m 料 立 量 兩 量 3-24 量 量 m 3 /m 2 RC 宅 樓 SRC 宅 樓 宅 樓 宅

51 量 3-25 量 量 m 3 /m 2 宅 RC 宅 宅 宅

52 量 38

53 量 量 行 年 料 利 量 年 量 量 歷年 年度 料 量 數 3-24 年 年 量 北 類 理 量 89 年 90 年 91 年 92 年 93 年 北 341, , , , , , , , , , ,387 83, , , ,716 北 栗 61,544 53,467 54,932 84,583 75,124 隆 130,307 28,255 22,850 22,017 36,989 93,362 44,276 38,840 36,161 57,311 北 411, , , , ,855 1,950,179 1,005,428 1,088,754 1,253,633 2,052, , , , , , ,461 90,151 92,152 88, , ,651 66,474 14,572 57,972 54,142 林 150, , , , , , , , , , , , , , , ,977 74,706 61,929 57,888 82, ,149 96, , , ,896 39

54 量 148, ,569 92, , ,763 50,705 60,589 88, , ,748 38,338 31,120 34,705 43,160 49, ,129 83, , , , , , , , , , , ,307 1,225,255 1,908,755 蘭 46,545 56,996 33,237 54,060 72,607 23,297 16,975 12,156 27,824 16,120 蓮 101,750 57,869 51,622 52,210 49, , ,840 97, , ,604 年度 量 3,875,268 2,359,231 2,579,320 3,247,890 4,917,575 量 -1,516, , ,570 1,669, % 9.33% 25.92% 51.41% 立 北 數量 1,470,070 m 3 數量 733,979 m 3 數量 134,629 m 3 數量 1,057,179 m 年度 量 40

55 量 年度 北 年度 量 年 年 年 年 年 4-2 年度 量 年 年 年 2,360,000m 3 4,920,000 m 3 3,400,000 m 3 年 年 量 降 年 滑 年 量 年 年 量 220,090m % 年 量 668,570m % 年 量 1,669,685m % 年 例 年度 年 數量 北 量 行 年 行 都 量 年北 量 量 例 北 量 北 年 數量 北 年 北 北 量 不 年 都 41

56 量 量 歷年 年度 料 量 數 3-25 年 年 量 北 類 理 量 88 年 89 年 90 年 91 年 92 年 93 年 61,737 64,208 18,531 49, ,394 55,784 栗 71,938 20,345 11,827 19,455 44,230 1, ,771 1,030 15,504 35,303 22,018 北 北 1,040, , , , , ,018 34,576 18,567 7,812 15,422 30,824 48,168 隆 39,055 32,670 13,748 9,640 5,608 31,239 北 77, ,903 86,398 62,346 97, ,847 1,324, , , , , ,872 45,064 50,060 60,499 36,504 42,618 47,061 25,896 28,766 34,764 5,419 22,394 28,936 21,402 51,966 38,135 22,653 15,797 18,998 林 79,810 5,490 2, ,714 14,039 43,948 74,586 62,531 59, , , , , , ,614 75,978 21,446 7,771 45,460 64,118 55,080 19,683 33,221 13,099 47,742 47,742 59,239 89,170 31,987 8,493 6,601 19,343 9,830 30,861 14, ,636 22, , ,565 41,353 41,242 12,668 28,007 12,306 31,733 42

57 量 67,113 51,788 24,048 22,864 85,311 58, ,479 89,005 71,098 73,768 72, , , , , , , ,231 蘭 36,232 19,503 29,717 5,419 25, , ,097 9,036 3,661 8,620 4,777 蓮 31,582 25,401 11,376 8,755 15,566 21,293 68,159 54,000 50,129 17,835 50, ,185 年度 量 2,018,621 1,463, , ,236 1,087,811 1,395,903 量 -554, ,508-39, , , % % -5.53% 59.45% 28.32% 立 北 數量 630,388 m 3 數量 158,065 m 3 數量 377,243 m 3 數量 62,719 m 年度 量 43

58 量 年度 北 年度 量 年 年 年 年 年 年 4-4 年度 量 年 年 年 680,000 m 3 2,020,000 m 3 量 1,230,000 m 3 年 量 年 年 數量 554,906 m % 年 數量 741,508m % 例 年度 年 數量 39,370m % 量 年 年 量 年度 不 狀 年 年 年 量 年 年 量 405,575m % 年 量 308,092m % 量 年度 復 理 年 年度 量 4-4 年 44

59 量 數量 量 行 年 行 例 都 率 量 北 年 量 北 更 數量 年 量 年 921 兩 六 理 921 狀 理 行 不 921 數 年 數量 利 年 六年 年 類 樓 1,961,711 利 六年 錄 樓 92,648.7 兩 數量 量 2,505,780 (1,598,226 m 3 )/ 年 量 93,062(47914 m 3 )/ 年 利 度 異 量 若 年 量 數 年 量 116,22,443/ 年 7,264,111 m 3 / 年 利 量 量 樓 年度樓 料 料 45

60 量 年度 料 料 年 年 理 樓 數 參 兩 料 年度 量 料 年度樓 年度 ,961, , ,477 97, ,126 99,650 82,978 92, ,828 28,043 17,656 18,358 62, ,341 料來 1 理 4-3 理 料 論 六年 樓 1,961,71192,648.7 量 兩都 年 例 數量 162,92826,828 兩年度 數量 異 年度 量 4-5 量 異 年度 46 年度 4-5 年度 量 年度 量 數量 異

61 量 4-6 年度 量 年度 量 料來 1 理 立 年 年 年 年 年 年 年 4-6 年度 量 數年 數量 年度 數量 料 異 4-4 異 ( 8688 年 例 ) 例年度 (86 年 /88 年 ) 値 1,598, , ,477,747 47,914 19, ,231 料來 1 理 立 4-5 異 ( 量 例 ) 例年度 (86 年 /88 年 ) 値 7,261,111 2,021, ,239,219 47

62 量 兩 六年度 年度 異 86 年 量 1,598,226 m 3 88 年降 120,479 m 3 86 年數量 1/ 年 量 47,914 m 3 88 年降 19,683 m 3 86 年數量 1/2.4 量 86 年 量 7,261,111 m 3 88 年降 2,021,892 m 3 86 年數量 1/3.59 異 行 料 見 料 異 行 料 論 1. 數量 年 六年 年度 量 年 料 不 數量 領 狀 年 六年 數量 料 料 年 年 年 年 降 年 年 (91-93 年 ) 數量 2. 行 行 隆 北 理 理 行 例 例 行 料不 北 理 行 都 48

63 量 數量 不易 樓 行 數量 料 不 料 年度 料 都 量 北 例 切 料不易 歷年來 料 漏 料不易 若 數 行 量 更 來 流 理 理 年度 數量 行 量 利 料 行 來 理 參 利 量 數 來 北 料 量 量 北 年 量 類年度 92 年 324,179 m 3 154,474 m 3 93 年 512,636 m 3 192,018m 3 例 利 度 異 北 年度 量 4-9 北 量 兩年 北 理 理 數 理量 年 量 理 北 年 量 59 m 3 兩年 量 年 北 量 蘆 林 49

64 量 林 北 行 4-8 數量 北 年 量 96 若 理 4-7 北 量 92 年 93 年 年 量 11,425 1,686 37,370 6,744 28,613 12,513 29,182 17,133 40,610 49,719 7,616 5,246 12,885 10,527 18,137 21,689 6,244 22,169 8,157 29,130 35,233 3,496 55,146 14,111 53,993 35,937 40,221 78,540 36,285 95,492 8,513 5,459 11,596 4,666 15,117 蘆 32,400 43,020 29,371 38,748 71,770 7,705 1,934 10,089 3,588 11,658 林 24,085 1,405 26,970 1,899 27,180 17, , ,308 27, , ,657 22,321 5,051 24,310 6,230 28, , ,007 13, , ,943 17, ,321 1,248 21,059 林 14, ,385 1,787 27, ,028 1,045 4, 林 里 4, ,743 1,553 7, 寮 金 ,537 1,082 1,748 里 來

65 量 4-7 北 年度 量 4-8 北 行 北 理 理 聯 利 理 兩 落 林 年 理量 144,000m 3 360,000m 3 北 年 理 504,000m 3 兩 理 北 量 落 離 省 量 量 金 不 理 87 年 金 11%

66 量 12 45,840m 3 理 數量 524,637 m 3 北 理 年 理量不 年 數量 理 理 理 若 理 流 若 理 理 流 理 利 流 勵 行 量 量 若 理 數量 52

67 論 論 論 論 量 1. 年度 量 樓 量 率 20 率 率 20 率 利 類神 路 數量 利 數更 例 更 3. 利 量 理 不 數 來 利 數 數量 更 理 流 RC SRC 量 m 3 /m 2 宅 樓 宅 樓 宅 樓 宅 量 m 3 /m 2 宅 RC 宅 宅 宅 數量 利 Excel 便 來更 理 53

68 量 量 量 1. 歷年 料 2. 年度 料 利 數 行 數量 數量 量 量 年 年 年 3,100,000m 3 6,310,000m 3 4,470,000m 3 3. 利 數 北 都 量 理 理 量 北 來 利 量 1. 來 料 料 2. 來 ( 料 金 ) 數量 利 3. 年 數量 理流 理 數 理量 來 理 理 零 理念 54

69 參 參 1. 年 2. 年 3. 李 度 立 論 年 4. 北 理 利 理 理 利 論 年 5. 北 理 都 論 年六 6. 行 理 列 年 7. 良 利 論 年六 8. 來 量 狀 理 利 年 9. 流 例 立 論 類神 路 立 論 Graza, G.M and Rouhana, K.G., Neural Networks Versus Parameter-Based Applications in Cost Estimating Cost EngineeringVol.37, pp.14~ U.S.EPA Characterization of Building-related Construction and Demolition Debris in the United States. Report No. EPA530-R

70 量 行 56

71 錄 A 類神 路 類神 路 類神 路 神 路 理 類神 路 不 異 葉 (1993) 類神 路 量 連神 來 神 路 力 神 神 類神 神 識 路 神 理 連 (weight) 了 理 連 了 類神 路 1 類神 路 神 路 識 神 路 量 神 神 (neurons) 神 連 路 神 類 1011 神 A-1 神 2 Dendrites Soma Synapses Axon 料來 3 A-1 神 1. 神 (Soma) 神 狀 理 2. 神 (Axon) 神 索狀 3. 神 (Dendrites) 神 ( 神 ) 4. 神 (Synapse) 神 神 連 狀 57

72 量 類神 路 神 (Artificial Neurons) 神 類神 神 理 (Processing ElementPE) 見 A-2 1. 類 連 連 Synaptic Weight 連 度 2. Summing Junction 行 3. 數 Transfer Function 度 行 神 料來 3 A-2 神 類神 路 類 類神 路 略 類 路 類兩 略 類 類 (Supervised Learning Network) 路 (Unsupervised Learning Network) 聯 路 (Associate Learning Network) 路 (Optimization Application Network)A-1 列 略 類 1. (Supervised Learning Network) 領 練 例 ( 數 數 ) 數 數 例 數 論 數 58

73 A-1 類神 路 類 路類 路 Perceptron Network 路 Back propagation Network 路 率神 路 Probabilistic Neural Network 量 路 Learning Vector Quantization 路 Counter propagation Network 路 聯 路 路 路 Self Organization Feature Mapping 理論 Adaptive Response Theory Network 路 Hopfield Neural Network 聯 路 Bi-directional Associative Memory - 路 Hopfield-Tank Neural Network 神 路 Annealed Neural Network 料來 理 3 2. (Unsupervised Learning Network) 領 練 例 () 例 例 數 論 練 例 3. 聯 (Associate Learning Network) 領 練 例 狀 數 例 例 不 狀 數 論 狀 數 4. 路 (Optimization Application Network) 路 類 1. (Forward) 神 列 2. (Feedback) 理 連 神 不 列 神 連 3 59

74 量 類神 路 路 類神 路 理 理 (Layer) 路 (Network) 類神 路 都 數 數 來 兩 路 便 立 數 () 數 度 數 數 數 數 神 刺 數 兩 離 數 數 (Linear Function) 數 連 數 切 數 (Hyperbolic Tangent Function) 數 (Sigmoid Function) 數 S 數 (Sigmoid Function) Sigmoid = f 1 ( x) = x 1 + e 類神 路 不 連 來 路 行 練 練 來 數 數 量 數 (Energy Function) 兩 量 不 練 降 便 來 量 Error Function E = 1 2 ( d o ) d(desired Output) 2 o 路 (Real Output)2 60

75 類神 路 來 路 若 來說 來 兩 1. On-line 例 路 更 2. Batch 練 例 量 立 更 練 練 3 類神 路 類神 路 1. 力 神 路 神 立 理 料 力 料 路 行 理 量 行 1011 連 若 行 連 行 理 料 理 度 2. 力 神 路 連 神 連 神 神 神 路 力 力 3. 力 神 路 數神 連 不 神 路 (Distributed Memory) 連 神 連 不 略 降 不 理 論 (Fuzzy Reasoning) 力 4. 數 類神 路 行 不 數 料 練 精 數 不 行 類神 便利 5. 量 力 類神 路 度連 路 度 61

76 量 神 來 量 4 類神 路 路 (Back Propagation)BP 力 路 (Feed-Forward Net) 路 神 列 理 立 不 連 數 Sigmoid Function 神 數 理 降 The Gradient Steepest Descent Method 理 念 理 數 Error Function5 (Generalized Delta Rule) 路 例 路 神 連 若 連 路 神 數 練 數 數 ( 量 數 ) 數 類神 路 練 例 來 行 練 例 (Learning Cycle) 路 練 練 例 練 例 不 路 參數 理 數 數 率 說 1. 理 數 理 數 更 練 例 數 降 例 行 理 數 不 數 數 更 62

77 路 數 理 數 A. 1 數 =( 數 數 )/2 2 數 =( 數 數 ) 3 數 =( 數 數 ) 2 B. 數 C. 數 D. 例 練 例 數 2. 數 數 不 更 路 度 更 路 更易 數 路 精 不 路 理 路 例 理 路 3. 率 率 路 不利 率 路 量 數 率 路 量 數 率 率 率 不 率 都 良 率 參數都 參數 精度 異 63

78 量 行 參數 異 參數 4. 路 不利 路 練 1.0 數 例 0.95 不 =0.5 數 =0.95=0.1 參 1. 葉 類神 路 林 路 理 - 類神 路 立 論 羅 類神 路 -MATLAB 流 例 立 論 類神 路 行 類 立 論

79 錄 B 見 見 1. 度 說 精 度 立 不 3. 兩 4. 量 泥 5. 參 呂 理 1. 量 理 年 2. 來 行列 來 參 1. 量 不易 量 1m 2 料 m 3 /m m 3 /m m 3 /m 2 勞 力 料 量 0.204m 3 /m m 3 /m 2 不 量 異 來 料 不 例 數量 不 年度 立 量 例不易 來 行類 立 參 量 量 量 不 歷 參 理 料 量 65

80 量 2. 例 不 綠 數量 料量 料 利 例 例 行 利 率 量 勵 綠 數量 量 類 行 更 類 率 理 來 參 李理 1. 不 不 數量 料 參 2. 不 類 數量 數量 料 不易 類 更 類 飯 樓 林 1. 類神 路 兩 類來 行 率 率 度 易 3. 宅 樓 4. 數 不 類 數 更 度 來 見 料來 來 量 料來 例數 量 -- 量 量 類神 路 練 不 行 66

81 1. 行 行 行 2.1 令 2. 參 93 年 量 料 流 3. 兩 不易 行 量 不 離 異 鈴 1. 行 兩年 參 論 1. 兩年 說 參 2. 行 度 來 理 理 理 67

82 量 錄 C 見 見 1. 料 2. 類神 路 料 度 料 便 度更 3. (/) 便 料 量 (P.9-P.10) 1. 來 行 料 率 度 2. 行 ( ) 參 理 年 立 94 年 說 說 2. 理 立 數 量 理 說 3. 料 不 便 來 ( 數量 類 ) P 料 若 不 4. (P.7) 料來 類神 路 錄 說 說 例 料 來 量 量 料 不 率 落 料來 1. 良 不 度 類神 路 不 68

83 ( 見 ) 1. 來 參 流 理 度 2. 數 利 年度 立 數量 利 更 1. 量 來 2. 綠 勵 更 97-98% 數量來說 列 來 行 3. 行 理 立 說 宅 樓 年 說 說 論 爲 料 料 數量 行 度 更 說 更 3-1 數量 例 錄 量 不 率 年度 立 量 例不易 來 行類 立 3-3 不 量 數量 量 m 3 /m 2 說 來若 更 例 料 便 不 類 量 行 類神 參數 神 不 料 ( m 3 /m m 3 /m 2 ) 數量 不 量 例 不 度 錄 類神 路 說 讀 69

84 量 錄 D 見 見 料 來 歷 復 例 量 歷 例 度 量 數量 類 神 路 數量 數量 例 例 例 參 量 度量 理 理 數量 利 立 更 年 錄 數量 利 立 流 理 聯 立 數量 北 北 量 落 說 料 列 例 來 類 量 行 數量 料 理 70

85 理 利 列 量 便 行 列 參 數 行 旅 理 數 量 數 量 異 說 參 李 理 量 量 量 兩 累 歷年 年 例 利 類神 路 量 數 數 數 量 數 異 量 參 鈴 年年 來 參 年 更精 參 年 料 利 來 年度 說 數量 異 說 說 說 量 類 類 類 行 更精 來 都 度量 度量 理 數 數 說 度量 來 料類 量 理 料來 數 來 料 行 異 量 量 類 不 都 北 數量 理 量 71

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