第五章 序別直行車輛微觀紓解模式之構建與驗證
6.2 建議
1、本研究主要是利用攝影調查地方式來蒐集資料,在進行現場調查的工作上必須 耗費大量時間,而在資料收集完成後,則須先將影像轉換成靜態圖片,之後再 藉由人工方式,計算出每部車輛的紓解間距,其過程亦相當耗時費力,另外,
人工的調查方式也容易出現誤差,建議後續研究應以發展更先進之調查系統為 輔助,在調查資料上可以達到更高的效率,並有更充分、更精密的資料能供研 究,使車輛紓解模式能夠更具有效力。而礙於人力與時間等因素限制的關係,
所蒐集之車輛紓解樣本數較少,建議未來可再增加車流資料的樣本數目,以提 升模式之可信度。
2、本模式之使用環境條件限制多,僅適用在直行專用車道車道寬 3 公尺之號誌化 交叉路口,建議未來可增加其他幾何型態之號誌化交叉路口,並比較不同幾何 設計對車輛紓解之影響,以期模式達到更全面的一般化理論。
3、本研究主要是以小車與大車之不同車種組合型態來探討車輛紓解情形,並未考 量機車對車輛紓解所造成之影響,建議未來可加入機車影響因子,另外,本研 究所構建之車輛紓解模式並未探討本車加速度對車輛紓解之影響,而本車加速 度越快,則車輛通過路口的時間就越短,顯示本車加速度的快慢,會影響車輛 紓解間距的長短,建議未來可加入本車加速度之影響因子,使模式更具代表性。
4、本研主要係根據攝影調查法來蒐集車輛紓解資料,因而僅能蒐集到由攝影資料 中所觀察量化而得之相關數據,對於駕駛者感認等因素則無法得知,故建議未 來研究可利用實車測試的方式進行相關的資料蒐集,使得車流資料能夠更趨完 整性。
5、本研究主要是採用逐步迴歸分析來構建序別車輛紓解模式,建議後續研究者可 嘗試利用其他不同之研究方法來構建車輛紓解模式,以提升模式之預測率。另 外,過去文獻指出車輛到達率呈卜瓦松分配(Poisson Distributio),然而車輛紓解 離去率是否呈常態分配亦或呈其他分配型式,則有待後續研究證實。
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