姓名 |
李季森(Chi-Shen Lee)
查詢紙本館藏 |
畢業系所 |
土木工程學系 |
論文名稱 |
應用探測車法預測高速公路旅行時間 (Using probe vehicle method in highway travel time forecasting)
|
相關論文 | |
檔案 |
[Endnote RIS 格式]
[Bibtex 格式]
[相關文章] [文章引用] [完整記錄] [館藏目錄] [檢視] [下載]- 本電子論文使用權限為同意立即開放。
- 已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的,進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
- 請遵守中華民國著作權法之相關規定,切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送,以免觸法。
|
摘要(中) |
於未來高速公路路網建置完成後,適當交通資訊之提供對用路人行為決策更顯得其重要,且就由高速公路旅行時間之提供而言,不僅可做為駕駛者選擇適當之路徑與出發時間,用路者亦可藉此選擇最短之旅行時間到達目的地,以真正發揮高速公路路網之整體績效,再者,利用即時之交通資料預測未來旅行時間,乃是先進旅行者資訊系統不可或缺之交通資訊。
本研究係針對國內高速公路用路者之變換車道行為與變換車道時間進行探討與推導相關公式,並進一步撰寫模擬程式,進而探討不同預測時間、流量、探測車混合比例與區段長度等相關參數之實驗組合,再者,利用探測車所收集之相關資料,透過類神經網路進行旅行時間之預測,以期提供精準之旅行時間預測,藉此作為用路人路徑選擇或是出發時間決策判斷之依據。
經由反覆的校估與測試之結果可知,本研究所構建旅行時間預測模式是屬於「高精準預測」,因此於高速公路旅行時間之提供方面,可做為交通相關單位參考。 |
摘要(英) |
In the future, after freeway network have been build. When drivers have to make a decision, it is more important for drivers to use duly traffic information. Traffic information will allow drivers to select appropriate routes and departure time to avoid congestion and arrive the destination using the shortest time. With the advent of Advanced Traveler Information System, the prediction of short-term link and corridor travel time has become increasingly important. Therefore, it is necessary to forecast future travel time effectively for Advanced Traveler Information System and users.
This research is therefore aimed at establishing a microscopic simulation method to obtain the optimal forecasting highway travel time and use backpropagation algorithm to build forecasting highway travel time models. The simulation model discussed different traffic flow; different percent of probe vehicle and different interval length. Using simulation to produce the relative data of traffic character detected by probe vehicle sequentially for the base of artificial neural network training and testing.
After repeatedly correcting and testing, the effect of forecasting model constructed in the research is very well .As to the result, this research can be provided to forecast travel time in real-time highway travel time estimation. |
關鍵字(中) |
★ 模擬 ★ 探測車 ★ 旅行時間預測 ★ 變換車道 ★ 類神經網路 |
關鍵字(英) |
★ Artificial neural network ★ Lane change ★ Travel time forecasting ★ Probe vehicle ★ Simulation |
論文目次 |
英文摘要 II
誌謝 III
目錄 VI
圖目錄 VIII
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究對象與範圍 2
1.4 研究內容 2
1.5 研究流程與方法 3
第二章 文獻回顧 6
2.1 偵測器資料推估 6
2.2探測車資料推估 6
2.3預測方法 7
2.4 類神經網路模式 9
2.4.1 類神經網路 9
2.4.2 倒傳遞網路 12
第三章 旅行時間之推估 22
3.1 時間間隔與資料收集型態 22
3.2 旅行時間之計算 22
3.2.1 固定區段長度 22
3.2.2 隨機加總法 24
3.3 小結 26
第四章 車流模擬模式 27
4.1 系統模擬架構 27
4.1.1 系統基本假設 27
4.1.2 車輛串列與車輛屬性資料 28
4.1.3 模擬架構與流程 29
4.2車輛屬性 33
4.2.1 屬性分析 33
4.2.2 加速性能 34
4.2.3 減速性能 35
4.3 變換車道行為 36
4.3.1 駕駛行為分析 36
4.3.2 變換車道之動機與條件 43
4.3.3 不致撞上公式推導 46
4.3.4 變換車道時間推導 48
4.4 跟車行為 51
4.4.1 間隔限制 52
4.4.2 加速限制 55
4.4.3 緊急煞車推進 56
4.5 模式驗證 57
4.5.1 程式確認(verification) 58
4.5.2 程式校估(calibration) 58
4.5.3 程式驗證(validation) 67
第五章 預測結果分析 72
5.1 模式訓練與測試 72
5.1.1 實驗設計 72
5.1.2 模式評估指標 73
5.1.3 模式之測試與訓練 73
5.2 績效評估 96
5.2.1 績效評估準則 96
5.2.2 結果分析 96
第六章 結論與建議 104
6.1 結論 104
6.2 建議 105
參考文獻 106
附錄A 區段長度為500公尺之各種組合績效值 108
附錄B 區段長度為1000公尺之各種組合績效值 120 |
參考文獻 |
2.Assessing Expected Accuracy of Probe Vehicle Travel Time Reports, Journal of Transportation Engineering, 1999.
3.Frequency of Probe Reports and Variance of Travel Time Estimates, Journal of Transportation Engineering, 1997.
4.Dynamic Freeway Travel Time Prediction Using Probe Vehicle Data: Link-based vs. Path-based, TRB, 2001.
5.An Algorithm for Calculating Dynamic Link Travel Times Using GPS and A Digital Road Map, ITS, 1998.
6.A Neural-Kalman Filter for Dynamic Estimation of Origin-Destination (O-D) Travel Time and Flow on a Long Freeway Corridor, TRB, 2000.
7.Messer C.J. Dudek C.L and Friebele J.D,”Method For Predicting Travel Time and other Operational Measures in Real Time During Freeway Incident Conditions”, HRR461, PP.1-16, 1973.
8.Matthew P.D’Angelo, Haitham M.Al-Deek and Morgan C.Wang, ”Travel Time Prediction for Freeway Corridors”, Transportation Research Record 1676 Paper No.99-1073.
9.Dynamic Freeway Travel Time Prediction Using Probe Vehicle Data: Link-based vs. Path-based, TRB, 2001.
10.Travel-Time Estimation Using Cross-Correlation Techniques,TRR,1993.
11.Spectral Basis Neural Networks for Real-Time Travel Time Forecasting, Journal of Transportation Engineering, 1999.
12.周義華,陳天賜,『混合車流模擬方法之初步研究』,中國工程學刊,第六卷第二期,65-71頁,民國72年。
13.交通部運輸計畫委員會,交通工程手冊,第三版,民國61年。
14.樓乃基,基本交通工程,台灣公路工程出版社,第二版,民國78年。
15.劉佳豪,『動態地磅載重偵測系統設置之研究』,國立中央大學土木工程學研究所碩士論文,中華民國89年6月。
16.張修榕,『高速公路旅行時間預測之研究』,國立中央大學土木工程學研究所碩士論文,中華民國90年6月。
17.周義華,陳天賜,『公車站對道路交通影響之研究—公車站對車流延滯之影響』,運輸計畫季刊,第十一卷第三期,303-340頁,民國71年9月。
18.鄭傳耀,『高速公路路段交通安全分析』,台灣大學土木工程研究所碩士論文,民國69年6月。
19.謝霖霆,『高速公路收費站電子收費車道設置之研究』,國立中央大學土木工程學研究所碩士論文,中華民國90年6月。 |
指導教授 |
吳健生(Jiann-Sheng Wu)
|
審核日期 |
2002-7-16 |
推文 |
facebook plurk twitter funp google live udn HD myshare reddit netvibes friend youpush delicious baidu
|
網路書籤 |
Google bookmarks del.icio.us hemidemi myshare
|