本研究主要探討非專用探針車輛，針對其回傳的資料，透過群集分析進行處理，
用以推估路段速率。在進行研究之前，本章將針對探針車輛相關文獻進行回顧，並根 據其結果作為本研究方向之參考。
2.1 探針車與路況推估
Taylor [5]等人認為衡量交通系統的表現好壞有相當多的方式，但從用路人的 觀點而言，交通壅塞是最主要關心的對象。因此提出 7 種量化的方式，來衡量 交通壅塞的情形。而該篇研究也指出，相較於安裝在地面的車輛偵測器，透過 GPS 探針車來收集資料，是一種更便宜又方便的替代方案。該研究利用裝載 GPS 設備的小客車，針對其回傳的經緯度與速度資料，進行三週的資料收集，
並根據尖離峰的路況資料進行分析，研究發現透過 GPS 的所回傳的資料，不僅 是一個正確且符合成本效益的方式，且對於路況壅塞時也可提供可靠的資訊。
Lee 等人[6]認為路段速率彼此獨立、量測方式較簡易且客觀，可應用在轉換 成旅行時間或是衡量服務水準。因此提出了一個衡量方式，使得在不同交通條 件的情況下，能夠了解探針車的比例與推估路段速率的誤差關係。該篇研究利 用新加坡超過 10,000 輛裝載 DGPS 的計程車實際回傳的資料值作為資料來源，
並透過 INTERGRATION 模擬軟體，模擬不同情境並產生資料，採用空間平均 速度(Space-Mean-Speed)方式計算路段平均速度。在相同的起訖點間透過 6 種 不同的交通量以及 6 種不同的探針車輛佔有比例，進行研究測試。研究結果發 現，在路網中若探針車的比例佔整個路網的 4-5%或至少有 10 輛探針車經過該 路段，在 95%的信心水準中，速率推估的絕對誤差將會小於 5km/hr。
Uno 等人[2]利用公車作為探針車輛，並透過其回傳的資料值，用來分析旅行 時間的變異性以及量測道路的服務水準。該篇研究針對公車在執行任務時特有 的行為表現（如停靠站牌），說明必須透過一套處理方式，將公車進入（或離 開）停靠站時所產生的旅行時間或是速度資料予以過濾，才能校正旅行時間的 推估結果，透過該篇研究的過濾方式，可以判斷出進入（離開）停靠站的回傳 資料，且準確度可高達 92%，因此對於分析旅行時間的變異性與道路的服務水 準的結果，皆產生了良好的表現。
Lee 等人[4]在推估路段速度的資料分類上指出 GPS 的資料特性與路面上的 車輛偵測器所傳回的資料型態不同，因此需針對 GPS 的資料特性發展一套新的 使用方法，該篇研究利用模糊分群法（Fuzzy C-Mean, FCM）演算法進行資料 測試，將資料分為高速、中速、低速三群，資料來源從裝載 GPS 設備的計程車 輛取得，以每 5 分鐘的方式收集資料筆數，該篇研究認為如果單純以 GPS 收集
到的資料進行時間速度平均（Time-Mean-Speed）作為發佈的資訊，在發佈上 會有所影響，故針對資料速度屬於高速的部份為優先考量，並進行資料測試比 對。研究結果發現，經 FCM 方法所處理後的資料，與實際的路段速度資料進 行比較後，其結果優於將 GPS 速度資料直接平均。
2.2 小結
經由文獻回顧可知，利用探針車輛作為推估路段速率的資料來源，是一種便 宜且方便的替代方案，也常用於路況推估、旅行時間或是衡量道路的服務水準。
然而，如果資料來源從非專用的探針車中取得（如公車、客運、計程車等），由 於探針車本身具有其應執行的任務，則會產生與一些不適用資料，需先予以處 理方能使用。
Uno 等人利用自訂的過濾規則，當公車速度小於 3km/hr 且距離公車站牌小 於 23.7m 時，所產生的資料予以濾除，作為調整後續推估旅行時間變異的方法，
但如果遇到公車因前方停靠站有違停車輛或有其他公車已先行停靠，則會有提 前停靠或是延後停靠的可能性產生，而此時的過濾方法效果將可能有限。而 Lee 等人對於計程車回傳資料做過 FCM 的分群分析，但並沒有明確地說明此方法所 適用的路況條件，無法有效的說明此種分群方式的適用性，只透過數據證明應 用 FCM 方法的結果會優於將資料直接平均。
因此，本研究認為以非專用探針車所回傳的 GPS 資料中，採用合適的分群 方法，應可以有效的區分探針車因執行任務（如停靠站牌），所產生與一般車輛 行為不相符的低速資料，以提升資料回傳處理後的準確度。
由於實際的路況速度資料不易取得，且為了可分析各種不同情境下的路況，
故本研究將以模擬軟體產生路況及探針車的回傳資料，並參考 Lee 等人所應用 的 FCM 分群方式進行資料分析，本研究與 Lee 的文獻差異如表 1 所示，本研究 選用的資料來源類型為公車，並透過 FCM 的方式處理即時回傳的資料，並討論 在不同車流情境下的模擬內容，了解分群方式的適用性，最後以預測評估指標 以及統計的方式加以驗證其結果的優劣，使分析的結果能更接近實際的路況資 料。
表 1 本研究與文獻差異對照表
Lee et al (2006) 本研究
資料來源種類 計程車 公車
研究方法與內容
FCM 處理歷史資料 +
即時資料
FCM 直接處理即時資料
分群數 三群 兩群、三群
適用情況討論 有
參考路網 實際 實際
結果評估方式 評估指標