1.1 研究動機
先進大眾運輸系統（Advanced Public Transportation System, APTS）是以先進 電子、通訊、電腦等相關科技協助大眾運輸提昇效率與服務水準，使民眾能夠多 利用大眾運輸工具，減少使用私人運具，進而降低空氣污染及噪音等對環境所造 成的負面衝擊，節省能源消耗。
公車到站時間預測能提供大眾運輸系統使用者有用的資訊，降低民眾搭公車 的等待時間與等待期間的不確定感，藉其提昇民眾搭乘公車意願與方便性。除此 之外，在車隊管理方面，可提供業者公車到站時間，協助業者有效管理車隊。 公 車的到站時間預測屬於旅行時間預估預測的一種，旅行時間的預估預測根據道路 屬性大致上能夠分為無號誌化路口及有號誌路口；根據預測的空間距離則可分為 長距離及短距離。而公車的到站時間預測屬於有號誌化路口的旅行時間預測預測，
其中若是班次較為密集的路線，預測的下一班公車為三、五站的短距離預測；若 為班次較為稀疏的路線，則目標會延伸為整條路線的長距離預測。
無號誌化路口的旅行時間預測，如近年來蓬勃發展的高速公路旅行時間預測 演算法，至今，已有許多學者針對各種預估預測方法作研究探討；有別於高速公 路車流同質性高、有明確起迄點的特性，市區的旅行時間預估預測需要加入更多 的考量因素，如路口的停等，而預估預測公車的到站時間尚要考慮站牌的停等時 間及是否設有公車專用道等差異，因此，市區公車的到站時間預估預測比無號誌 預測更困難。
有鑑於過去旅行時間預測文獻大部分以高速公路為研究對象，較少針對市區 公車的到站時間預測加以探討，因此本研究以市區公車作為研究對象，並利用公 車定位訊息當作資料來源，發展一套市區公車的到站時間預測演算法。
1.2 研究目的
本論文之研究目的為利用 GPS 資料為主要資料來源，發展一套市區公車的到 站時間預測演算法，並且能夠廣泛應用到各種型態的公車路線。期望提供精確之 公車到站時間，提供民眾及公車業者參考之用。
1.3 研究範圍
研究以市區公車作為研究對象，藉由實際取得的公車到站資訊，當作實際公 車到站時間資料進行模式驗證。並進一步分析各種型態的績效表現，探討演算法 在不同情境下有無明顯差異。
本研究對象包括有無行駛公車專用道的路線、離峰與尖峰時段、平假日及站 位數等屬性。
1.4 研究流程
本研究流程如圖 1 所示，其詳細步驟說明如下：
(1). 確定研究問題與範圍
決定實際案例的研究對象以及預測範圍起迄點，並根據研究背景與目的將 問題進行清楚地描述與界定。
(2). 文獻回顧
蒐集國內外研究旅行時間推估的相關文獻，分析市區公車與高速公路旅行 時間預測的特性，針對市區公車歸納出各種演算法的優缺點，進而整理出 本研究的研究方向。
(3). 建立預測模式
利用公車 GPS 資料建立可行之公車到站時間預測模式。
(4). 資料處理
所得之資料必須先進行過濾，排除非交通狀況所造成的異常資料點，以提 高推估模式的精確度。
(5). 結果分析與模式校估
將發展之公車到站時間預測模式應用在實際公車行駛路段，以驗證此模式 是否適用於現實狀況，並由運作結果對模式作調整與修正。
(6). 結論與建議
對本研究過程與結果提出結論與建議，並提出後續可以進行研究的方向。
圖 1 研究流程圖