台灣橋梁在歷年DER&U檢測評估上，大都為下部結構的損壞，因此針對其檢測資料來進行探討。近十年來，資料探勘領域中的序列樣式分析為熱門研究主題，適用於找出隨時間項目彼此之關聯性，是目前尋求樣式隱含資訊最主要的理論分析法之一。
本研究目標將利用序列樣式，來對橋梁下部結構歷年DER&U檢測資料進行探勘，以彌補DER&U檢測法對各構件間損壞關係無法得知的遺憾。先將各橋梁透過沖刷指標歷年曲線圖，分類成一次性或多次性類型，再經由分析的結果挑選出有意義的損壞樣式，並對其假設可能造成原因，透過假設檢定來增加可性度，最後將藉由這些結果，提供橋梁基礎裸露預防與構件損壞的維修策略。

　　The historical DER&U inspective assessment of bridges in Taiwan found that most damages occurred in the substructure of the bridges. The study will investigate those inspective data in the substructure. For the last decade, the analysis of sequential pattern has been a popular research subject in data mining and is suitable for finding association between time-dependent item sets. Sequential pattern is one of the most important methods for finding implicit information of patterns.
　　This thesis proposed a systematic approach for sequential patterns data mining on the annual bridge substructure inspective data, to remedy the inability of DER&U inspective methodology in discovering interrelation of component damages. First, each bridge was classified as either multiple slump type or unitary slump type by the Scouring Stability Index (SSI) curve. After that, meaningful damage patterns were selected from the analytic result and generated hypothesized possible causes. Through the hypotheses testing, the credibility of the analysis was proven, and the repair strategies were then generated to prevent bridge from foundation exposure and component damages.

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