隨機特性連鎖延滯模擬結果

經過前述延滯特性參數分佈分析結果得知，本研究將以6.4 節去除 16 天異常 事件日之延滯特性分佈資料進行後續連鎖延滯模擬分析，並依據站間運轉時間與 停站時間之關鍵延滯參數分佈特性，依對號列車及通勤電聯車等二種車種、及尖、

離峰等二種時段進行區分，分別針對研究案例臺鐵西部幹線七堵站至新竹站區間

「所有車站」及「二端末車站」之連鎖延滯進行分析。

有關前述連鎖延滯分析之情境假設包括：尖峰時段定義為每日上午 6~9 點及 下午 4~7 點，其餘則為離峰時段；另尖峰情境之連鎖延滯分析係假設於上午 7:15 於南下松山─臺北站間有 1 小時之初始延滯，而離峰情境之連鎖延滯分析則假設 於上午10:15 於南下松山─臺北站間有 1 小時之初始延滯。

至於隨機站間運轉時間之擷取係依據前述 6.4 節不同車種之站間運轉時間分 佈「總計」曲線，依產生之亂數對應而得；而隨機停站時間之擷取作法類似，但 需依不同車種、尖離峰時段及不同車站依產生之亂數對應而得。有關各情境之模 擬分析結果茲分述如下：

一、所有車站之連鎖延滯模擬結果

本案例分析是依據6.4 節之各項隨機資料，及班表列車順序與前述各項情境假 設，分別依據上午7:15(尖峰)及 10:15(離峰)於南下松山─臺北站間有 1 小時之初始 延滯假設，模擬得到產生連鎖延滯之模擬班表，最後再與表定班表各列車時間比 較，即可得到所有車站之連鎖延滯模擬結果。另由於隨機模擬結果具有擾動震盪 之特性，故本研究由系統亂數種子所產生的1,000 組亂數進行連鎖延滯模擬推估，

並透過連鎖延滯推估量逐次累計再取單次模擬平均值之作法，嘗試尋找連鎖延滯 之模擬穩定值，經彙整七堵─新竹區間於尖、離峰時段有1 小時初始延滯所有 20 個車站之連鎖延滯模擬結果如表6.7 所示。

由彙整結果可發現，當南下松山─臺北站間於尖峰時段有 1 小時之初始延滯 發生時，其所有20 個車站之連鎖延滯值約經過 100 次模擬後，平均值即會穩定接 近至約 173 小時。另當同樣南下松山─臺北站間於離峰時段有 1 小時之初始延滯 發生時，其所有20 個車站之連鎖延滯值約經過 123 次模擬後，平均值即會穩定接 近至約153 小時，其平均連鎖延滯模擬值與模擬次數關係如圖 6-11 所示；而由圖 中模擬值亦可發現，尖峰之連鎖延滯模擬值始終大於離峰之連鎖延滯模擬值，可 見模擬結果亦符合先驗知識。

表6.7 所有車站之連鎖延滯模擬結果彙整表 2 572,088 1,176,619 163.42 536,438 1,091,794 151.64 3 647,629 1,824,248 168.91 524,907 1,616,701 149.69 4 791,307 2,615,555 181.64 511,670 2,128,371 147.80 5 691,081 3,306,636 183.70 542,019 2,670,390 148.36 6 753,869 4,060,505 187.99 533,196 3,203,586 148.31 7 639,110 4,699,615 186.49 557,899 3,761,485 149.27 8 692,964 5,392,579 187.24 483,401 4,244,886 147.39 9 644,109 6,036,688 186.32 553,135 4,798,021 148.09 10 625,210 6,661,898 185.05 609,879 5,407,900 150.22 11 627,382 7,289,280 184.07 578,774 5,986,674 151.18 12 636,482 7,925,762 183.47 538,099 6,524,773 151.04 13 566,826 8,492,588 181.47 503,787 7,028,560 150.18 14 716,185 9,208,773 182.71 516,348 7,544,908 149.70 15 591,704 9,800,477 181.49 465,384 8,010,292 148.34 16 581,235 10,381,712 180.24 499,451 8,509,743 147.74 17 625,623 11,007,335 179.86 570,904 9,080,647 148.38 18 645,830 11,653,165 179.83 564,326 9,644,973 148.84 19 714,484 12,367,649 180.81 593,286 10,238,259 149.68 20 605,169 12,972,818 180.18 526,728 10,764,987 149.51 21 606,974 13,579,792 179.63 535,481 11,300,468 149.48 22 546,440 14,126,232 178.36 549,220 11,849,688 149.62 23 556,002 14,682,234 177.32 650,680 12,500,368 150.97 24 628,573 15,310,807 177.21 618,887 13,119,255 151.84 25 665,531 15,976,338 177.51 545,183 13,664,438 151.83 26 769,760 16,746,098 178.91 611,757 14,276,195 152.52 27 563,842 17,309,940 178.09 655,443 14,931,638 153.62 28 616,882 17,926,822 177.85 478,531 15,410,169 152.88 29 836,087 18,762,909 179.72 556,469 15,966,638 152.94

… … … ... … … …

998 587,418 626,681,340 174.43 503,660 555,116,281 154.51 999 549,482 627,230,822 174.41 455,225 555,571,506 154.48 1000 676,983 627,907,805 174.42 494,713 556,066,219 154.46

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表6.8 七堵及新竹二端末車站之連鎖延滯模擬結果彙整表 2 114,586 226,513 31.46 93,656 192,946 26.80 3 119,953 346,466 32.08 93,322 286,268 26.51 4 154,364 500,830 34.78 92,778 379,046 26.32 5 129,098 629,928 35.00 104,759 483,805 26.88 6 144,384 774,312 35.85 106,140 589,945 27.31 7 128,550 902,862 35.83 105,962 695,907 27.62 8 137,709 1,040,571 36.13 93,652 789,559 27.42 9 124,763 1,165,334 35.97 98,842 888,401 27.42 10 118,927 1,284,261 35.67 103,944 992,345 27.57 11 119,984 1,404,245 35.46 100,985 1,093,330 27.61 12 122,947 1,527,192 35.35 97,627 1,190,957 27.57 13 106,419 1,633,611 34.91 97,402 1,288,359 27.53 14 128,894 1,762,505 34.97 98,380 1,386,739 27.51 15 127,367 1,889,872 35.00 84,376 1,471,115 27.24 16 113,495 2,003,367 34.78 91,909 1,563,024 27.14 17 115,698 2,119,065 34.63 103,477 1,666,501 27.23 18 124,789 2,243,854 34.63 106,539 1,773,040 27.36 19 132,275 2,376,129 34.74 104,187 1,877,227 27.44 20 111,684 2,487,813 34.55 102,208 1,979,435 27.49 21 108,659 2,596,472 34.34 105,058 2,084,493 27.57 22 108,841 2,705,313 34.16 99,821 2,184,314 27.58 23 109,533 2,814,846 34.00 124,048 2,308,362 27.88 24 117,598 2,932,444 33.94 126,106 2,434,468 28.18 25 117,121 3,049,565 33.88 95,010 2,529,478 28.11 26 140,027 3,189,592 34.08 110,370 2,639,848 28.20 27 101,651 3,291,243 33.86 109,956 2,749,804 28.29 28 115,283 3,406,526 33.79 87,642 2,837,446 28.15 29 169,693 3,576,219 34.25 103,085 2,940,531 28.17

… … … ... … … …

998 111,411 117,812,417 32.79 98,470 102,973,089 28.66 999 103,947 117,916,364 32.79 85,890 103,058,979 28.66 1000 123,837 118,040,201 32.79 94,369 103,153,348 28.65

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