6.1 結論
起迄矩陣為運輸規劃模型中相當重要的輸入值，一般需要透過大規模的家戶調查所 取得，但需耗費大量的人力與成本。本研究使用路段觀測流量反向推估實際的起迄矩陣，
並分析澳門地區的實際路網和多車種的矩陣指派模式。另外，本研究嘗詴四種推估方式 (同步校估總流量、同步校估小客車與機車、先校估小客車流量後校估機車流量以及先 校估機車流量後校估小客車流量)並比較結果上之差異，此四種推估方式於推估後的結 果均較推估前的結果佳，但以同時校估兩車種流量的方式較為符合實際的帄日路網，且 許多研究皆使用此方式進行起迄矩陣推估。故在推估賽事日的起迄矩陣時，本研究採用 同步校估兩車種流量的方式進行推估。而於帄日路網的結果顯示，經推估後模型路段總 流量與觀測總流量的差異之 RRMSE 值由 50.8%下降至 30,9%，機車由 56.8%下降至 38.4%，小客車則由 62.6%下降至 34.4%。
本研究亦以澳門格蘭披治大賽車為例，分析起迄矩陣推估是否能適用在大型事件的 交通模型預測。本研究方法只需要在賽事期間調查少量路段的交通量數據，如搭配原始 歷史矩陣做推估， 總流量之 RRMSE 值可由 55.0%下降至 27.2%，機車可由 60.5%下降 至 40.2%，小客車由 64.7%下降至 25.6%；若搭配帄日的推估起迄矩陣作為歷史矩陣，
總流量之 RRMSE 值由 44.7%下降至推估後的 25.6%，機車可由 56.0%下降至 38.6%，小 客車則由 45.8%下降至 24.3%。結果有小幅改善，代表經過兩層的起迄矩陣推估後，更 貼近實際的交通狀況。整體結果顯示，模式能有效推測大型事件期間的本地居民的旅運 起迄需求變化及整體路網車流狀況的改變。
6.2 建議
1. 由於本研究僅考慮機車與小客車兩車種，未考慮居民可能因交通管制措施而改變其 運具至如公車或步行等其他出行方式，建議後續可把當天公車載客量等數據同時作 檢核，比對城市中的旅次總量有否增減。
2. TFlowFuzzy 在進行起迄矩陣推估時，不只可透過路段觀測流量進行推估起迄矩陣，
亦可同時加入路口轉向流量的屬性來取得更精確的推估結果，所以，若是於調查時 能收集到完整的轉向流量，即可克服交通指派無考慮轉向限制的缺點，推估出來的 矩陣將更符合實際的交通狀況。
3. 本研究進行推估的時段為帄日與賽事日的上午尖峰，雖然賽事舉辦對下午尖峰較為 嚴重，但是由於賽道閘門解封時間不固定，賽事會有所延誤，以至於調查時間難以
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掌握，而容易造成賽道閘門與一般路段的調查時間不同步，使得同一時段調查的筆 數降低，進而影響推估之結果。所以，若要真正了解下午尖峰賽事的影響程度，在 成本允許下，應拉長調查時間，以收集到更完整的流量資料。
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