第一章 緒論
1.1 研究動機
於智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System, ITS)的發展中，先進旅行 者資訊系統(Advanced Traveler Information System, ATIS)扮演著提供道路使用者 即時交通資訊的重要角色，而在各項交通資訊中，用路人和管理單位對「旅行時 間預測」資訊服務的感受程度相當高，旅行時間預估可以作為路徑導引的路徑成 本，使用路人能選擇具有最短旅行時間的路徑完成旅次，進而達到路徑導引的目 的，而於交通管理單位方面也能根據旅行時間預估資訊監控整體路網的交通現況，
偵測各路段是否有發生擁塞的情形，進而即時擬定交通控制策略以維持路網的服 務績效，因此旅行時間預估於交通管理中是一項非常重要且不可或缺的資訊。
從使用者需求觀點而言，使用者可能會在真正產生旅次需求前 10 分鐘或前 1 小時使用路徑導引進行旅次前的路徑規劃，因此於建構路徑導引系統或旅行時 間預估服務時需要能讓使用者彈性選擇適合的出發時間，以旅次需求產生時的交 通狀態進行演算得到用路人需要的交通資訊。而於建構旅行時間預測模式時為能 夠反映真實的旅行時時間，需考慮車輛會隨著時間的遞移於不同時間行經路徑中 的不同路段，而將時間與空間的影響因素納入預測模式中以得到真實的旅時間預 測值，提高預測模式的準確程度。
國道佈設密度最高的車輛偵測器(Vehicle Detector, VD)資料目前普遍存在偵 測器故障或量測誤差的問題，這些問題會降低資料的可靠程度，因此若只使用單 一交通資料作為模式資料源會對模式運算結果的準確度造成很大的影響，甚至可 能會造成模式演算的中斷。另外，國道交通資料的蒐集技術除了傳統的迴圈式車 輛偵測器之外，尚有影像式、微波式、雷達式、GPS 探測車以及 ETC 電子收費 門架等多種偵測技術，不同的資料蒐集技術會有不一樣的資料型態以及資料可靠 程度，以速度資料為例，車輛偵測器的速度資料屬於時間平均速度，GPS 探測車
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和 ETC 資料則屬於空間平均速度，因此交通資料若沒有事先作有效的管理則容 易造成用路人的混淆，也會使管理單位不易擬定適當的交通控制策略。
1.2 研究目的
為了滿足用路人的行前規劃需求且同時提升預測準確度，本研究將建構複合 式國道旅行時間預測模式，以不同演算法建立短期與長期的預測模式並設立合適 的長短期門檻值，本研究將以旅次起點、迄點和預計出發時間作為模式的輸入參 數，經模式演算後得到路徑總旅行時間和預計抵達時間給使用者。本研究的旅行 時間預測模式為了反應車流的續進特性以呈現真實的旅行時間，將會把路徑分成 數個路段，路段為兩相鄰交流道之間的距離，以進入路段起點時間的交通狀態計 算此路段的旅行時間，最後再將各路段的旅行時間加總即能得到路徑旅行時間，
因此為了完成整個路徑的旅行時間計算，在預測模式的輸入資料方面，除了即時 和歷史的交通資料之外，也需要預測未來多個時階的交通狀態。此預測方法須根 據目前交通現況對未來交通狀態作預估，反應交通的動態變化情形。
為改善交通資料來源可靠度問題，本研究將整合車輛偵測器(VD)資料與電 子收費門架(ETC)資料，以提高模式資料源的可靠度為整合目標，根據兩交通資 料的特性設計適當的資料融合演算法，降低車輛偵測器的高故障率和偵測誤差所 帶來的影響。本研究的旅行時間預測模式期望能達到準確性高以及快速演算兩大 目標，提供用路人於旅次前或旅次途中查詢以作為路徑選擇的依據，達到 ATIS 利用發佈即時交通資訊而導引及管理交通量的目標。
1.3 研究內容與範圍
本研究的旅行時間預測模式將分成三個模組，分別為「異常資料處裡模組」、
「資料融合模組」以及「旅行時間預測模組」，異常資料處裡模組的主要目的為 建立一插補機制將偵測器回傳的漏失資料進行插補動作，預防資料漏失中斷預測 模式的情形發生，確保後續的演算流程都能順利進行。而資料融合模組為建立資 料融合演算法整合車輛偵測器(VD)資料與電子收費門架(ETC)資料，將資料整理
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為適合計算旅行時間的路段資料，最後旅行時間預測模組則以不同演算法建立長 期與短期的旅行時間預測模式，分析各演算法於不同預測時間長度的預測績效，
評估演算法適用的預測時間長度並以此建立長短期門檻值，期望藉由建構複合式 預測模式提高預測績效。
本研究的研究路網範圍為國道一號的北區路段，路徑起點為「林口交流道」， 迄點為「中壢交流道」，全長共 20.2 公里，方向為南下，路徑依交流道和服務區 共分成五個路段區間，國道北區路網示意圖如圖 1-1 所示。
圖1-1 國道北區路網示意圖
資料來源：交通部國道區國道高速公路局網站 http://www.freeway.gov.tw/default.aspx
1.4 研究流程
本研究的研究流程如圖 1-2 所示，首先為界定本研究欲探討的問題，確認該 研究問題的研究內容分項為異常資料處理、資料融合以及旅行時間預測，接著再 藉由蒐集相關文獻回顧過去的研究，以此確立本研究各模組所使用的演算法，並 建立模組之間的架構關係與演算流程，接著再以 Java 程式語言搭配 Microsoft SQL Server 進行模式開發，其中以 Java 進行各模組程式實作，並設計資料庫規
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則以儲存模式演算時所需的相關資料。於數值實驗設計與分析中將進行模式驗證 工作，檢視旅行時間預測模式的準確性以及資料融合的必要性，若沒有達到預期 標準則再遞迴修正模組的演算法設計，最後提出本研究的結論與建議。
研究問題界定
文獻回顧
研究方法選擇
建構旅行時間預測模式
程式實作與資料庫開發
數值實驗設計與分析
結論與建議 資料融合模組
異常資料處理模組 旅行時間預測模組
遞 迴 修 正
先進旅行資訊系統 資料融合 旅行時間預測
圖1-2 研究流程圖
本研究共有六章，各章節安排如下所示：
第一章為緒論，敘述本研究的研究動機與研究目的，界定本研究問題內容與 實驗路網的範圍。
第二章為文獻回顧，此章內容共分為三個部分，首先為介紹國內與國外先進 旅行者資訊系統的發展現況，接下來為資料融合的定義特性說明以及回顧資料融
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合應用於各領域的相關研究，最後是旅行時間預測的國內外研究回顧，並小結本 研究各模組欲採用的演算法與應用方式。
第三章為旅行時間預測模式建構，以第二章所決定的演算法建構異常資料處 理模組、資料融合模組以及旅行時間預測模組，於複合式旅行時間預測模式中透 過建立合適的門檻值將預測時間長度分成短期與長期，以不同預測方法進行長短 期的旅行時間預測。
第四章為演算模式庫實作開發，首先介紹本研究模式的系統開發環境以及使 用工具，接下來說明資料庫不同資料表的設計邏輯，而最後為各模組的程式實作 以及不同程式間的串連關係說明。
第五章為數值實驗設計與分析，首先為實驗範圍內的車輛偵測器與電子收費 門架的設備位置說明，接下來進行資料融合演算法的驗證工作，最後為各旅行時 間預測模式的實驗測試與預測績效評估，以不同星期別進行測試，再根據不同旅 行時間預測模式於不同預測時間長度的績效表現建構複合式旅行時間預測模式。
第六章為結論與建議，綜合實驗分析結果提出本研究的結論以及未來進行相 關旅行時間預測研究時的建議事項。
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