結合灰色理論與經驗模態分解法於固定路線車輛旅行時間之預測

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吳哲榮(Che-Jung Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

結合灰色理論與經驗模態分解法於固定路線車輛旅行時間之預測
(Combine Grey Theory and Empirical Mode Decomposition apply to regular route vehicle travel time prediction)

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摘要(中)

提供用路人有效之旅行時間，將有助於用路人在出發時間、路徑選擇上做出正確判斷。而校車為一固定路次、單一班次、無前車資訊之通勤車輛，且對於校車使用者而言，如果不能有效掌握校車行車資訊，將耗費更多的旅行時間與旅行成本才能到達目的地。本研究透過全球衛星定位技術，獲得校車即時行車資料，並利用資料庫系統構建校車行車資料庫，並以車輛行車速度作為輸入變數，進行希爾伯特-黃轉換中的經驗模態分解，再利用灰預測GM(1,1)模式針對各分量進行預測，求得校車未來之行車速度，以此估算校車到達下一停靠站旅行時間，結合歷史資料推估模式，應用歷史資料推估後續各站之旅行時間，計算整體路徑旅行時間，並建構校車位置與預估到站時間語音查詢系統。經由測試結果比較，發現本研究所構建之旅行時間預測模式，在平均絕對誤差時間與平均絕對誤差百分比部分均優於只使用歷史資料推估法，顯示本研究模式有助於提升旅行時間預測的準確度，而根據本研究之問卷結果顯示，提供語音查詢服務能夠降低乘客之安全預留時間，有助於乘客縮短旅行時間。

摘要(英)

To provide Travel time information for commuters, it will assist the commuters decision the departure time and routing. The school bus is the commuted transportation which runs with regular route and single runs of scheduled bus. If The commuters do not know well the driving information of school, it will result more travel time and cost.
The research use the Global Positioning system receive school bus travel data, and input the school bus speed data to proceed Empirical Mode Decomposition, then employ the Grey Forecasting GM(1,1) Model to prediction IMF and calculate the next station arrival time, finally combine with Historical Profile Approach Model prediction the path travel time. Compared with the experiment results, the researcher set up both the prediction models of travel time, the testing result to appear in the Mean Absolute Error Time and Mean Absolute Percentage Error, are better than Historical Profile Approach. It indicates that this research model can improve the accuracy of travel time. Also, according to the result of questionnaire survey, it shows the broadcasting enquiring system can help customers to save their travel time.

關鍵字(中)

★ 旅行時間
★ 希爾伯特黃-轉換
★ 經驗模態分解
★ 灰預測

關鍵字(英)

★ Travel time
★ Hilbert Huang Transform
★ Empirical Mode Decomposition
★ Grey Forecasting

論文目次

摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章緒論 1
1.1 研究動機與背景 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍 3
1.4 研究方法與內容 4
第二章文獻回顧 7
2.1 旅行時間預測方法 7
2.1.1 類神經網路於旅行時間預測之運用 7
2.1.2 傅立葉轉換於旅行時間預測之運用 8
2.1.3 模糊理論於旅行時間預測之運用 9
2.1.4 灰色理論於旅行時間預測之運用 10
2.1.5 線性迴歸於旅行時間預測之運用 12
2.1.6 時間序列於旅行時間預測之運用 12
2.1.7 歷史資料推估方法於旅行時間預測之運用 13
2.2 相關預測方法 17
2.2.1 基因規劃(Genetic Programming, GP) 17
2.3 希爾伯特-黃理論運用於時間序列預測 18
2.3.1 南方震盪指數預測 18
2.3.2 股市指數變化之預測 18
2.4 小結： 19
第三章模型理論 20
3.1 希爾伯特黃-轉換 20
3.1.1 經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition) 22
3.1.2 希爾伯特轉換(Hilbert Transform, HT) 24
3.1.3 希爾伯特頻譜 27
3.1.4 經驗模態分解應用於旅行時間預估 29
3.2 灰色理論(Grey Theory) 35
3.2.1 灰預測模型(Grey Forecasting Model) 35
3.2.2 滾動灰預測模型 39
第四章模式構建 42
4.1資料庫系統構建 42
4.1.1 資料庫系統 42
4.1.2 資料庫構建 45
4.1.3 資料庫運作流程 53
4.2 旅行時間預測模式 56
4.2.1 資料蒐集與樣本描述 58
4.2.2 旅行時間預測模型構建 59
4.3語音查詢系統 61
4.3.1 校車位置語音查詢系統 61
4.3.2 到站時間語音查詢系統 63
4.3.3 不及播報到站時間之因應方式 63
第五章實例測試 65
5.1 測試範圍 65
5.2 分析指標 65
5.3 中央大學站-台灣大學站結果分析 66
5.3.1 上午班次分析 67
5.3.2 下午班次分析 70
5.4 各停靠站旅行時間預測誤差之統計分析 72
5.5 油價高峰期間測試結果分析 72
5.6 語音查詢系統之效益 78
5.7 馬可夫殘差修正模型與本研究模式測試結果分析 79
第六章敏感度分析 85
6.1 增設泰山收費站停靠站對旅行時間預測之影響 85
6.2 停靠站設置數量對旅行時間預測之影響 86
第七章結論與建議 89
7.1 結論 89
7.2 建議 90
參考文獻 92
附錄A：各停靠站旅行時間預測結果誤差比較分析 98
A.1 中央大學站-民權東路停靠站 98
A1.1上午班次預測結果誤差分析 98
A1.2下午班次預測結果誤差分析 100
A.2 中央大學-信義路停靠站 101
A2.1上午班次預測結果誤差分析 101
A2.2下午班次預測結果誤差分析 103
A.3 中央大學-和平東路停靠站 104
A3.1上午班次預測結果誤差分析 104
A3.2下午班次測試結果分析： 106

參考文獻

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指導教授

陳惠國(Huey-Kuo Chen)

審核日期

2009-1-12

推文