| 姓名 |
張書銘(Su-Ming Chung)
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畢業系所 |
土木工程學系 |
| 論文名稱 |
高速公路收費站旅行時間預測之研究
(Forecasting travel time in toll plaza area of highway)
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| 相關論文 | |
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| 摘要(中) |
高速公路常因道路型態、交通變化或是駕駛者行為等因素，導致車流擾動情形發生。以收費站近似喇叭口特殊路段而言，在此前後漸變處，先是車道數增加、再則是車道數縮減情形；又由於收費所需，駕駛者在選擇合適付費孔道時，可能產生變換車道行為，造成車輛交織行為，上述兩者皆會影響車輛行經收費站旅行時間。本研究針對這些現象，將以國內一收費站為例，希望建立出駕駛者在收費站區域之行為模式及旅行時間預測模式。
本研究係以楊梅收費站南下車流為對象，希望透過實地拍攝方式，調查出收費站車流相關資料以作為模擬依據，進而建構出一套微觀車流模擬模式，以探討收費站此特殊路段下駕駛者行為。另一方面，藉由偵測器收集之資料，於不同流量下，利用倒傳遞網路法進行收費站區域旅行時間預測，並進一步分析預測模式之績效，最後期望提供精確之旅行時間。
經由反覆測試之結果得知，本研究所構建旅行時間預測模式，乃屬於「高精準預測」，於高速公路收費站區域旅行時間預測方面，可提供相關單位參考之用。 |
| 摘要(英) |
The traffic flow often disturbs on highway because of roadway patterns, traffic changes, or drivers’ behavior. Toll plazas are like bell, so the lanes add ahead and reduce backward. Because all the drivers must choose applicable paying lanes, they perhaps change lanes. It brings about vehicle interlacing. These phenomenons of the above which influence drivers’travel time. The research focus on this problem, then select one toll plaza to build up drivers’behavior and forecasting travel time models.
This research is aimed at the southern direction traffic flow of Yang-mei toll plaza. Using monitoring and field search to investigate the data about traffic flow of toll plaza for simulation, and going a step further to construct simulation model with a microscopic view in order to discuss drivers’ behavior in toll plaza which a particular section of highway. On the other side, under different flow types, the research utilize back-propagation network algorithm to forecast travel time in toll plaza area, and to analyze this forecast modes. At last the result can prove exact travel time.
Through repeatedly testing, the achievements of this forecast modes belongs to “high-precise”. The research can provide estimate for forecasting travel time in toll plaza area of highway. |
| 關鍵字(中) |
★ 旅行時間
★ 倒傳遞網路法
★ 收費站
★ 變換車道 |
關鍵字(英) |
★ Lane change
★ Travel time
★ Back-propagation network algorithm
★ Toll plaza |
| 論文目次 |
摘要 I
Abstract II
目錄 III
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究對象與範圍 2
1.4研究內容 3
1.5研究流程與方法 3
第二章 文獻回顧 6
2.1收費站績效評估與車流特性 6
2.2旅行時間蒐集方式與預測方法 7
2.2.1旅行時間蒐集方式 7
2.2.2預測方法 11
2.3車流模擬 11
2.3.1車流模式 11
2.3.2跟車模式 13
2.3.3變換車道 16
2.3.4併入行為 19
2.4小結 20
第三章 預測方法評選 22
3.1時間序列預測法 22
3.1.1移動平均法 22
3.1.2簡單指數平滑法 23
3.1.3多參數指數平滑法 23
3.1.4 ARIMA法 26
3.2因果關係預測法 26
3.2.1多元迴歸法 26
3.2.2 MARIMA法 27
3.2.3類神經網路法 27
3.3預測方法篩選 28
第四章 資料調查與分析 30
4.1調查計畫研擬與執行 30
4.1.1收費亭下游路段之車流特性 31
4.1.2收費站下游路段之車流特性 33
4.2調查資料分析 33
4.2.1收費亭下游路段調查資料分析 33
4.1.2收費站下游路段調查資料分析 39
第五章 車流模擬模式 42
5.1模擬模式系統架構 42
5.1.1系統基本假設 42
5.1.2模擬架構與流程 44
5.2車輛加、減速特性 46
5.2.1加速性能 46
5.2.2減速性能 46
5.3跟車模式 47
5.3.1跟車理論 47
5.3.2間隔限制 48
5.3.3加速限制 51
5.3.4停止限制 51
5.3.5緊急煞車車輛推進 52
5.4變換車道模式 54
5.4.1駕駛者行為 55
5.4.2變換車道動機與條件 57
5.5車流模擬模式驗證 67
5.5.1程式確認(verification) 68
5.5.2程式校估(calibration) 68
5.5.3程式驗證(validation) 72
第六章 旅行時間預測模式構建 78
6.1倒傳遞類神經網路 78
6.1.1網路架構 78
6.1.2演算法原理 79
6.1.3演算法學習策略 81
6.2預測模式建構 84
6.2.1輸入變數選擇 84
6.2.2預測模式網路架構與參數設定 84
第七章 旅行時間預測模式績效評估 86
7.1實驗設計 86
7.2評估指標 87
7.3訓練與測試 87
7.3.1模式輸入變數篩擇 87
7.3.2實驗組合測試分析 88
7.3.3小結 95
7.4績效評估 97
7.4.1精確度分析 97
7.4.2績效因子評估 102
第八章 結論與建議 104
8.1結論 104
8.2建議 105
參考文獻 106 |
| 參考文獻 |
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| 指導教授 |
吳健生(Jiann-Sheng Wu)
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審核日期 |
2004-7-8 |
| 推文 |
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