融合偵測器與探測車資料預測高速公路旅行時間之研究

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姓名

吳金杰(Ching-Chieh Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

融合偵測器與探測車資料預測高速公路旅行時間之研究
(Applying data fusion techniques on the freeway travel time forecasting with vehicle detector and probe vehicle data)

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摘要(中)

由於用路人資訊日益受到重視且第二高速公路的通車以及高快速道路路網的形成，正確及有效的提供用路人行前旅行時間資訊，對於交通壅塞抒解及整體交通績效提升乃致於作為駕駛者選擇適當之路徑與出發之時間皆有著極大的正面影響。而利用即時之交通資料預測未來旅行時間，為先進旅行者資訊系統中不可或缺之交通資訊。
本研究運用微觀角度之車流模擬程式產生車輛偵測器與探測車資料，並自行構建一套使用探測車單一資料來源之浮動加總旅行時間預測模式，以及融合車輛偵測器與探測車資料，運用類神經網路構建雙資料來源之類神經資料融合旅行時間預測模式，進而探討不同流量型態、不同資料收集時距、不同探測車比例等相關參數之實驗組合，再者以真實資料對於模式輸出結果進行驗證。
經由反覆的校估與測試結果可以得知，本研究所構建之浮動加總旅行時間預測模式與類神經資料融合旅行時間預測模式，其預測效果良好，皆屬於『高精準預測』，於高速公路旅行時間相關資料提供方面，可作為交通相關單位參考之用途。

摘要(英)

Due to the traveler information emphasized, the inauguration of the second freeway and the completion of expressway toward network, the offering of travel time information precisely and efficiently to traveler will be helpful in reducing traffic congestion, increasing entire performance of transportation and selecting suitable paths and the time to start off. The forecasting of the future travel time adopted real-time traffic data are essential for ATIS.
This research adopted the traffic flow simulation method via microscopically view to create data pertaining to vehicle detector and probe vehicle and then constructed two forecasting models. The first model is floating summary travel time using single data source from probe vehicle, and the second model is data fusion using artificial neural network travel time. Base on these two models, it consider the alternative combination including flow type, data collection interval and probe vehicle percentage. Furthermore, taking the actual data to validate the output .
After repeatedly correcting and testing, the performance of floating summary travel time forecasting model and data fusion by artificial neural network travel time forecasting model that both constructed in the research belong to “high-precise”. 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
★ 車輛偵測器
★ 資料融合
★ 類神經網路
★ 倒傳遞類神經網路
★ 旅行時間預測

關鍵字(英)

★ Travel Time Forecasting
★ Back-Propagation Network
★ Artificial Neural Network
★ Data Fusion
★ Vehicle Detector
★ Probe Vehicle
★ Simulation

論文目次

目錄
中文摘要 .........I
英文摘要 .........Ⅱ
誌謝..............Ⅲ
目錄..............Ⅴ
圖目錄............Ⅷ
表目錄...........ⅩⅡ
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 3
1.4 研究內容 3
1.5 研究流程與方法 4
第二章文獻回顧 6
2.1 國外旅行時間相關文獻回顧 6
2.1.1 偵測器資料推估 6
2.1.2 探測車資料推估 7
2.2 國內旅行時間相關文獻回顧 10
2.2.1 偵測器資料推估 10
2.2.2 探測車資料推估 10
2.2.3 自動車輛辨識資料推估 12
2.3 資料融合相關文獻回顧 14
2.3.1資料融合概念 14
2.3.2資料融合定義與特性 14
2.3.3資料融合相關文獻整理 16
第三章預測模式構建 18
3.1 浮動加總預測模式構建 18
3.1.1 模式理論 18
3.1.2 模式構建 19
3.1.3 模式流程 21
3.2 類神經資料融合預測模式構建 25
3.2.1 模式理論 25
3.2.2 演算法學習策略 26
3.2.3 輸入變數之選擇 29
3.2.4 網路架構與參數設定 30
第四章車流資料產生 33
4.1資料產生方式比較 33
4.2 模擬模式系統架構 34
4.2.1 系統基本假設 34
4.2.2 模擬架構與流程 37
4.3 模式驗證 41
4.3.1 程式確認 41
4.3.2 程式校估 41
4.3.3 程式驗證 42
第五章類神經預測模式先期分析 43
5.1 實驗設計 43
5.2 模式評估指標 46
5.3 模式訓練與測試 47
5.4 流量固定型態下模式分析 49
5.4.1 資料收集時距3分鐘分析 49
5.4.2 資料收集時距5分鐘分析 58
5.5 實際流量變化型態下模式分析 67
5.5.1 資料收集時距5分鐘分析 67
5.6 小結 70
第六章預測模式分析與績效評估 73
6.1 模式績效評估準則 73
6.2 類神經資料融合預測模式 74
6.2.1 比較性分析 74
6.2.2 精確度分析 81
6.2.3 模式績效評估 92
6.3 浮動加總預測模式 95
6.3.1 比較性分析 95
6.3.2 精確度分析 102
6.3.3 模式績效評估 113
6.4 綜合績效評估 116
6.4.1 固定流量型態 116
6.4.2 實際流量變化型態 117
第七章結論與建議 119
7.1 結論 119
7.2 建議 122
參考文獻 124

參考文獻

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指導教授

吳健生(Jiann-Sheng Wu)

審核日期

2005-7-13

推文