第三章 研究方法
3.1 資料蒐集與過濾
本研究利用高速公路上的交通資訊蒐集設備車輛偵測器作為分析之資料來源。由於 車輛偵測器可能因為設備、通訊問題、或是天候狀況，造成資料遺失或是流量、速度的 異常，導致推估的速度值產生差異。因此，本研究參考王晉元[13]異常資料的過濾機制，
將異常值刪除，避免產生錯誤的推估結果。進而建置完整的歷史速度資料庫。
3.1.1 VD 資料特性
高速公路佈設的車輛偵測器的特性如下:
(1) 車輛偵測器佈設的距離為每 1~2 公里，偵測器佈設的密度隨著不同的路 段特性而有所不同，例如:接近交流道的路段，以及易壅塞、易肇事路段，VD 佈設較為密集。
(2) 資料回傳頻率為 1 分鐘/次，回傳的資料包括小車、大車、聯結車的速度、
流量、及佔有率。
(3) 車輛偵測器可能會因為設備、通訊、天候狀況等因素，造成 VD 故障而產生資 料遺失、回傳的速度與流量資料異常。資料異常的情形如下圖 3.1 與 3.2 所示:
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下圖 3.1 以 2011 年 9 月 9 日至 2011 年 10 月 7 日，星期五，北上汐止系統(11.25km)-汐止(10.78km)路段，上午 6 點至晚上 10 點，5 分鐘為時間區間的原始資料，計算路段 平均速度為例。可以發現 2011/9/9 日的路段平均速度資料從下午 2 點到晚上 8 點出現資 料遺失的情形，若未將異常資料過濾，會將速度為 0 的資料帶入計算。
圖 3.1 路段平均速度資料遺失情形
下圖 3.2 以 2011 年 11 月 11 日至 2011 年 12 月 9 日，星期五，北上五股(32.2km)-三重(31.83km)路段，上午 6 點至晚上 10 點，5 分鐘為時間區間的路段平均速度資料為 例。可以發現 11 月 18 日的資料從早上 11 點到晚上 8 點出現長時間偏低的狀態，資料 並不穩定，且 12 月 9 日上午 6 點 30 也出現速度突然降低到 60km/hr 並馬上回復到 95km/hr 的異常狀況。
0 20 40 60 80 100 120
06:00 06:45 07:30 08:15 09:00 09:45 10:30 11:15 12:00 12:45 13:30 14:15 15:00 15:45 16:30 17:15 18:00 18:45 19:30 20:15 21:00 21:45
路段平均速度(km/h)
資料遺失情形
2011/9/9 2011/9/16 2011/9/23 2011/9/30 2011/10/7
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圖 3.2 路段平均速度異常情形
3.1.2 資料過濾模式
本研究的過濾機制參考王晉元[13]所提出的過濾機制，將歷史資料範圍從 2011 年 7
月到 2011 年 12 月共 6 個月的歷史資料，按照星期別、不同時段、不同路段的速度計算 其平均值與標準差，並將平均數正負三倍標準差以外的數值視為異常值，並將之刪除。
不同星期別的交通狀況並不相同，如下圖 3.3 所示，為泰山收費站-五股路段 34.9 公里處的 VD 在 2011/7/11-2011/7/15 從週一到周五全天的速度變化。下圖可以發現星期 三及星期五速度的變化較大，變異性也較大，若未依照星期別做分類，可能會造成速度 變異較大的星期別像是星期三或星期五的部分速度值被視為異常值被刪除。
0 20 40 60 80 100 120
06:00 06:50 07:40 08:30 09:20 10:10 11:00 11:50 12:40 13:30 14:20 15:10 16:00 16:50 17:40 18:30 19:20 20:10 21:00 21:50
路段平均速度(km/h)
速度資料異常情形
2011/11/11 2011/11/18 2011/11/25 2011/12/2 2011/12/9
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圖 3.3 34.9 公里處 VD 一周的速度表現
本研究所收集的資料屬於大樣本性質，依照統計原理可知，當樣本數大於 30 時，
參數估計值的抽樣分配趨近於常態。然而常態分配中大部分的觀察值，會落在±3 倍標 準差的範圍內，因此將落在 3 倍標準差外的值視為離群值(Outlier)，並予以刪除。
0 20 40 60 80 100 120
00:00 01:15 02:30 03:45 05:00 06:15 07:30 08:45 10:00 11:15 12:30 13:45 15:00 16:15 17:30 18:45 20:00 21:15 22:30 23:45
平均速度(km/h)
時間(min)
VD-N1-N-34.900-M-LOOP
2011/7/11(W1) 2011/7/12(W2) 2011/7/13(W3) 2011/7/14(W4) 2011/7/15(W5)
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