隨著國內交通建設迅速發展，跨河橋梁與高架橋梁在交通工程中的重要性與日俱增，然而考慮到行人安全、施工成本等等條件，如何選擇適合的工法是橋梁工程專案成功的關鍵。目前在橋梁上構工法之評選設計主要依據橋址環境地形及橋梁之施工特性與適用環境，找出各段可行之施工法組合，再依各段施工法組合評估工期與成本較低之工法，如此一來將導致可進行規劃設計之施工法方案太多，於橋梁規劃階段過程中將耗費大量的人力、時間及成本等現象，另在設計者個人方面常會受到個人主觀意識、理論基礎或民意考量，而未能作出最佳工法選擇，進而造成施工時變更設計、工程延宕及浪費成本情事。
為解決上述現象，本研究將針對橋梁工法的評選問題建立一套有效預測模式，首先藉由文獻資料和專家訪談蒐集橋梁工法所有影響因子後，再採問卷調查方式確認橋梁工法在評選時所考慮之重要評選因子，結合以案例學習發展建立的演化式高斯過程推論模式，以獲得最佳的橋梁工法選擇方案。
本模式評選的訓練與測試案例採用國道新建工程局完工的上部結構工法橋梁案例資料，共計447 筆，評選因子方面的決定採用問卷調查結果中超過七成以上專家所勾選之因子，作為工法評選預測因子，並建立橋梁工法案例庫及EGPIM 訓練資料庫後從資料庫內隨機選取訓練及測試案例，應用「演化式高斯過程橋梁工法評選預測模式」進行實例訓練及測試驗證，經測試預測後準確性達98%，測試結果驗證本模式在評估橋梁工法具有相當準確性及
實務使用之可行性。

With the rapid development of domestic transportation construction,
crossing bridges and elevated bridges are gaining importance in Transportation
Engineering. However, take the conditions such as pedestrian safety and
construction costs into account, how to choose the bridge construction method
suitable to a specific bridge project is the key factor to success. The current
bridge construction design is mainly based on integrating the topography site of the bridge and construction characteristics that fit in the surrounding environment. Additionally, identifying the feasible construction method for each segment, and then evaluate working duration for each segment along with construction method of lower cost. However, this way can result in so many construction projects,which in turn can cause increasing lots of manpower, time and costs.Furthermore, the individual designers are often influenced by personal subjective opinion, limited knowledge, or public considerations. As a result, the final decision may not be the best practice in terms of construction method, which in turn causes changing design of construction, delays and wasting cost.
In order to solve the above-mentioned phenomena, this study will focus on
building an effective model in selecting bridge construction methods. First, all influential factors were collected through reviewing literature, interviewing experts in terms of bridge engineering methods. Second, questionnaire survey was used to identify important factors in decision-making, and with combing the development of case studies to establish the evolutionary inference mode from Gaussian process to get the best of the bridge construction method options.The model selection, testing and training was adopted from a total of 447 case data from the National Highway Engineering Bureau of completed superstructure construction method bridges. The prediction factors were selected based on the result surveying experts of which more than 70% checked the factors, which then be used to build bridges construction method case library and EGPIM training database. Cases were selected randomly from the database for training and testing. The application of "evolutionary Gaussian Process bridge construction method selected prediction mode" was used for instant training and test validation. The results showed that the forecasting accuracy is up to 98%,which also can be used to validate the model in evaluating bridge construction method used with considerable accuracy and practical feasibility.

1. 陳恩生，「橋梁上部結構工法經濟效益分析(一)」，現代營建291，2004
2. 廖肇昌，「交通部國道新建工程局推動營建自動化觀摩會講義」，營建自動化之推動與經驗分享簡報，頁5，2011
3. 鄭文隆，「第二高速公路興建專輯橋梁工程篇」，技術叢書，交通部臺灣區國道新建工程局，2004
4. 吳福祥，「高速鐵路土建工程橋梁其他工法概述」，交通部高速鐵路工程局，1997
5. 陳建祥，邵厚潔，任俊，「因應橋梁工程上部結構不同工法之職業災害預防」，臺灣公路工程第32 卷，第6 期，頁264，2005
6. 恭工程有限公司，「交通部臺灣區國道新建工程局五楊段工程懸臂工作車教育訓練簡報」，2006
7. http://www.cyut.edu.tw/~wdshiau/teach/land/CH10.pdf，第十章橋梁工程土木施工學簡報，頁11，2013
8. 陳建安，「橋梁工程之職業災害分析與安全管理研究」，碩士論文，嘉南藥理科技大學環境工程與科學系，2008
9. 鄭來振，「場鑄懸臂工法之評估模式－以安全,成本及進度為考量因子」，碩士論文，國立高雄第一科技大學營建工程系，2010
10. 陳錫山，「橋梁上部結構工法評選之研究」，碩士論文，國立台灣工業技術學院營建工程技術研究所，2007
11. 洪士林，「橋梁最佳工法選定專家系統」，行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告，2007
12. 陳俊賓，「案例式推理在橋梁上部結構工法評選之應用」，碩士論文，國立台灣科技大學營建工程技術研究所，2008
13.潘南飛，「模糊層級分析法用於決選橋梁施工工法」，成功大學研發快訊-文摘第十三卷第八期，2010
14. 邱琳濱，「北宜高速公路興建專輯技術版南港頭城段Π，橋梁工程篇」，技術叢書，交通部臺灣區國道新建工程局，2006
15. 邱琳濱，「北宜高速公路興建專輯技術版頭城蘇澳段Π，橋梁工程篇」，技術叢書，交通部臺灣區國道新建工程局，2006
16. 中興工程顧問股份有限公司，「國道6 號南投段工程細設報告」，交通部臺灣區國道新建工程局，2008
17. 林同棪工程顧問有限公司，「國道1 號五股至楊梅段拓寬工程計畫規劃報告定稿」，交通部臺灣區國道新建工程局，2009
18. 中興工程顧問社，臺灣北部區域第二高速公路汐止中和段細設報告，交通部國道高速公路局，1987
19. 中興工程顧問社，臺灣北部區域第二高速公路鶯歌關西段細設報告，交通部國道高速公路局，1987
20. 中興工程顧問社，臺灣北部區域第二高速公路關西新竹細設報告，交通部國道高速公路局，1987
21. 亞新工程顧問份有限公司;中鼎工程股份有限公司，「第二高速公路後續計畫大甲彰濱路段C318，C325A，A315，E318Z 工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2005
22. 昭淩工程顧問股份有限公司，「第二高速公路後續計畫台中環線清水神岡段C321，C317，C322A，E321Z 工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2004
23. 昭淩工程顧問股份有限公司，「第二高速公路後續計畫竹南西湖段工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2007
24. 中興工程顧問股份有限公司，「第二高速公路後續計畫西湖大甲段工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2006
25. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫快官草屯段工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2004
26. 亞新工程顧問公司;中鼎工程股份有限公司，「第二高速公路後續計畫南投路段工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2006
27. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫基隆汐止段（含瑪東）竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2006
28. 中興工程顧問股份有限公司，「第二高速公路後續計畫雲林嘉義段工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2006
29. 昭淩工程顧問股份有限公司，「第二高速公路後續計畫臺中環線神岡至豐原段C322B，C323，C324，E321Z 工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2004
30. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫臺南路段新化田寮段工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2006
31. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫臺南環線非優先路段工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2006
32. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫燕巢九如段第C381 標高屏溪河川橋工程竣工報告」，交通部臺灣區國道新建工程局竣工報告，2003
33. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫九如林邊段細部設計報告」，交通部臺灣區國道新建工程局設計報告，2004
34. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫田寮燕巢段細部設計報告」，交通部臺灣區國道新建工程局設計報告，1995
35. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫台南環線細部設計報告」，交通部臺灣區國道新建工程局設計報告，1996
36. 中華顧問工程司，「第二高速公路後續計畫白河新化細部設計報告」，交通部臺灣區國道新建工程局設計報告，1997
37. 黃勝朗，「演化式高斯過程推論模式於專案現金流量之應用」，碩士論文，國立台灣科技大學營建工程系，2011
38. 李建宗，「應用高斯過程建立台北縣山區道路邊坡坍塌預測模式之研究」，碩士論文，國立台灣科技大學營建工程系，2006
39. 鄭明淵，黃沁琪，「演化式高斯過程推論模式-預測於營建專案現金流量」，第13 屆營建工程與管理學術研討會，2009
40. 科千禾，「演化式模糊類神經推論模式2.0 於營建管理決策之研究」，行政院國家科學委員會補助專題研究計畫，頁16-18，2011
41. 劉玉培，「應用混合分群技術於顧客分群-以汽車經銷商為例」，碩士論文，朝陽科技大學工業工程與管理系，2009
42. 柳依旻，江元傑，黃冠哲，陳映良，尹邦嚴，「粒子族群最佳化的視覺化及開發工具」，2005 銘傳大學國際學術研討會論文集，2005
43. R. Flanagan and G. Norman, Risk Management and Construction: Wiley, 1993.
44. E. K. Zavadskas, Z. Turskis, and J. Tamošaitiene, "Risk assessment of
construction projects," Journal of Civil Engineering and Management, vol. 16,
pp. 33-46, 2010/01/01 2010.
45. M.-Y. Cheng, H.-S. Peng, Y.-W. Wu, and Y.-H. Liao, "Decision making for
contractor insurance deductible using the evolutionary support vector machines
inference model," Expert Systems with Applications, vol. 38, pp. 6547-6555,
2011.
46. S. Seo, M. Wallat, T. Graepel, and K. Obermayer, "Gaussian Process Regression:
Active Data Selection and Test Point Rejection," in Mustererkennung 2000, G.
Sommer, N. Kruger, and C. Perwass, Eds., ed: Springer Berlin Heidelberg, 2000,
pp. 27-34.
C. Rasmussen, "Gaussian Processes in Machine Learning," in Advanced
Lectures on Machine Learning. vol. 3176, O. Bousquet, U. Luxburg, and G.
Ratsch, Eds., ed: Springer Berlin Heidelberg, 2004, pp. 63-71.
48. C. K. I. Williams and D. Barber, "Bayesian classification with Gaussian
processes," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
vol. 20, pp. 1342-1351, 1998.
49. M. Kuss and C. E. Rasmussen, "Assessing approximate inference for binary
gaussian process classification," Journal of Machine Learning Research, vol. 6,
2005.
50. H. Nickisch and C. E. Rasmussen, "Approximations for binary gaussian process
classification," Journal of Machine Learning Research, vol. 9, pp. 2035-2078,
2008.
51. D. P. Williams, "Gaussian process classification using image deformation," in
2007 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal
Processing, ICASSP '07, April 15, 2007 - April 20, 2007, Honolulu, HI, United
states, 2007, pp. II605-II608.
52. Kennedy, J. & Eberhart, R.，”Particle swarm optimization”， Proceedings of the
1995 IEEE International Conference on Neural Networks, 1942-1948，1955。
53. 楊亦東（ I-Tung Yang ），「Computer-aided Decision and Simulation
Analysis—Course Handout」，國立台灣科技大學營建所課程講義，2007。
54. M. Clerc and J. Kennedy, “The particle swarm-explosion, stability, and
convergence in a multidimensional complex space,” IEEE Trans. Evol.
Computer., vol. 6, no. 1, Feb.2002,pp.58–73,。
55. M. N. Gibbs.“Bayesian Gaussian Processes for Regression and Classification”.
PhD thesis, Department of Physics, University of Cambridge, 1997.
C.-C. Huang and M.-Y. Cheng, "Estimate at Completion for construction
projects: Using evolutionary Gaussian Process Inference Model," in 2nd
International Conference on Multimedia Technology, ICMT 2011, July 26, 2011
- July 28, 2011, Hangzhou, China, 2011, pp. 4414-4417.
57. C.-C. Huang, "Evolutionary Gaussian Process Inference Model (EGPIM) for
Decision-Making in Construction Engineering and Management," Ph. D,
Department of Construction Engineering, National Taiwan University of
Science and Technology, 2013.