博碩士論文 89322091 詳細資訊




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姓名 黃志偉(Chih-Wei Huang)  查詢紙本館藏   畢業系所 土木工程學系
論文名稱 高速公路肇事處理時間預測之研究-應用類神經網路分析
(The study of highway traffic accident duration forecasting--using Artificial Neural Network analysis)
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摘要(中) 由於車輛急遽成長,使中山高速公路經常發生行車擁塞及交通事故,造成的時間延滯與社會成本損失已相當嚴重,傳統上肇事分析集中於事後資料之分析,且多著重於肇事頻率與道路幾何設計、車流特性等等的因果關係等,較少針對肇事作即時性的預測。緣此,本研究於考量事故發生處理程序之時間特性與合理性,建立二階段處理時間預測模式,依序為影像觀測與警員到場回報,以提供用路人事故資訊並幫助交控單位於已知處理時間下,進行交控策略之實施,妥善而有效率的提高高速公路運轉績效。類神經網路對於非線性問題、因子間共線性之預測上具有良好預測能力之優點,因此本研究採用類神經網路中倒傳遞演算法(Back propagation)進行處理時間預測模式的構建。
為捕捉肇事因子間特性並提昇模式的預判能力,本研究先就歷史資料探討高速公路交通事故發生之影響因子種類對於處理時間影響之特性,接著回顧各處理時間預測模式,比較各模式的特性及其預測時所發生的各種問題與限制,作為本研究模式構建之參考。本研究以倒傳遞演算法之三層(Three-Layer)、完全連結(Fully-Connected)及前向(Feed-Forward)等架構型態進行預測。肇事處理中影響的因素很多,本研究於訓練與測試範例中採用貢獻圖的概念,評估輸入層處理單元之影響性,選出較具影響之變數,而後分別動態調整隱藏層層數、學習速率及慣性因子等相關參數,以找出最佳之預測模式。最後,本研究以國內實際架設影像偵測所獲得之肇事資料進行一驗證測試與分析,在依分析之結果提出結論與建議。
摘要(英) With the rapidly increase of motor vehicle has incline to freeway capacity. Once the traffic accident occurred on freeway, it would cause time delay and huge social cost expenditure. Traditionally, most previous studies concentrated on the relationship between cause and effect of the accident frequencies and the following factors including road design, traffic flow, environment to discuss the severity of accident based on the aggregate data. Quite few studies has concentrated on the immediately response of traffic accident. Therefore, we take into account the procedure dealing with traffic accident and construct a two-phase accident duration forecasting model, which will provide drivers the accident information and traffic control center to take measures to promote the freeway performance. Artificial neural network (ANN) is approved with its good performance on non-linear phenomenon and the ability to make use of correlated data. We used “back propagation algorithm” of artificial neural network in constructing the two-phase accident duration model.
In order to know the characteristics between accident factors and promote the forecast performance of the accident duration forecasting model, we first discussed the effect of accident factors to the accident duration from historical data. Then we reviewed several predicting models and focus on the comparison of the attributes and restrictions between each of them. We used “Three-Layer”, “Fully-Connected” and “Feed-Forward” in back propagation algorithm to forecast the accident duration. The performance of duration forecasting model is affected by many accident factors. We used the contribution graph to select the variables we need, then search for the best forecast model including "training and testing set", "input variable", "hidden layer", "transfer function", "learning rule", and "momentum factor". To evaluate the model, we performed a case study using real image detection accident data on freeway from the police records.
關鍵字(中) ★ 肇事
★ 持續時間
★ 類神經網路
關鍵字(英) ★ Accident duration
★ Artificial neural network
★ Accident
論文目次 摘要 I
ABSTRACT II
目錄 III
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與緣起 1
1.2 研究目的與範圍 3
1.3 研究內容與方法 4
1.4 研究流程與步驟 5
第二章 文獻回顧 7
2.1 事件管理 7
2.2 事件偵測 8
2.2.1 事件之意義 8
2.2.2 高速公路事件偵測系統及方法 9
2.3 肇事分析文獻回顧 13
2.3.1 肇事趨勢 13
2.3.2 肇事因果分析 14
2.3.3 危險路段鑑定 16
2.4 類神經網路 17
2.4.1 類神經網路於交通領域之應用 17
2.4.2 類神經網路於肇事分析之應用 20
2.5 肇事處理時間相關研究文獻 21
2.5.1 國內肇事偵測執行計畫 22
2.6 小結 23
第三章 模式理論與系統架構 24
3.1 肇事事故處理現況 24
3.1.1 高速公路各組織事故處理現況 25
3.2 模式架構 32
3.3 構建處理時間預測模式 34
3.4 類神經網路 36
3.4.1 類神經網路基本概念 36
3.4.2 類神經網路之分類 38
3.4.3 類神經網路之基本架構 40
3.4.4 倒傳遞網路之基本概念 42
3.4.5 倒傳遞網路參數設定與效能評估 48
3.5 小結 49
第四章 資料蒐集與分析 51
4.1 肇事資料蒐集 51
4.1.1 資料蒐集內容 51
4.1.2 資料取得方式 51
4.2 肇事資料之基本分析 53
4.2.1 肇事時段特性分析 53
4.2.2 肇事型態特性分析 54
4.2.3 完整事故資料基本分析 55
4.3 資料處理與網路參數設定 62
4.4 肇事因素變數說明 63
4.5 資料使用限制 70
第五章 模式構建與網路績效評估 71
5.1 構建肇事處理時間預測模式 71
5.2 網路績效評估 73
5.3 模式訓練與測試 74
5.4 A3類肇事處理時間模式 75
5.4.1 A3第一階段模式訓練與測試 75
5.4.2 A3第二階段模式訓練與測試 81
5.5 A1A2類肇事處理時間模式 86
5.5.1 A1A2第一階段模式訓練與測試 86
5.5.2 A1A2第二階段模式訓練與測試 90
5.6 模式驗證 97
5.7 預測模式結果之探討 101
第六章 結論與建議 105
6.1 結論 105
6.2 建議 106
6.3 貢獻 107
參考文獻 109
參考文獻 中文部分
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英文部分
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指導教授 謝浩明(How-Ming Shieh) 審核日期 2002-7-19
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