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研究生:楊雨青
研究生(外文):Yang, Yu-Ching
論文名稱:高速公路事件偵測與匝道儀控整合模式之研究-類神經網路之應用
論文名稱(外文):A Study of Freeway Incident Detection and Ramp Metering Hybrid Model- Applying Artificial Neural Networks
指導教授:魏健宏魏健宏引用關係
指導教授(外文):Wei, Chien-Hung
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:交通管理學系
學門:運輸服務學門
學類:運輸管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1999
畢業學年度:87
語文別:中文
論文頁數:158
中文關鍵詞:高速公路類神經網路事件偵測匝道儀控
外文關鍵詞:FreewayArtificial Neural NetworksIncident DetectionRamp Metering
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摘要
高速公路行車首重安全與效率,隨著台灣地區經濟的快速成長,家戶小客車持有率的增加,使得具有高服務水準的高速公路車流量倍增,呈現飽和的局面,車流運行不但緩慢,旅行時間增加,行車效率低落,連最起碼的行車安全也受到影響。
改善高速公路擁擠的方法眾多,包括匝道儀控、高承載車輛管制、鼓勵夜間行駛等等,其中高速公路管理局已於民國82年10月起實施連續假日部份路段匝道儀控,且於民國87年8月1日起全天候全線實施匝道儀控,由此可知在當前的高速公路車流狀況下,匝道儀控確有其實施的必要。但目前之匝道儀控策略屬於定時儀控,且採取較寬鬆之時制計畫,也只針對獨立匝道進行儀控,無法對動態的高速公路交通車流變化作一即時性的管理與管制策略。尤其是在高速公路有事件發生之時,定時儀控更是無法有效的針對事件發生的地點、型態,提供一個有效的儀控策略,反而更加擾亂已經寸步難行的高速公路車流。
類神經網路具有聯想與學習的功能,文獻報告已證實可以用來處理事件偵測與匝道儀控等工作,但以往研究者卻未能將之整合起來。本研究基於此,利用類神經網路用以整合高速公路事件偵測與匝道儀控此兩項重要的管理工作,構建成為考量交通參數時空特性之含事件偵測類神經網路匝道儀控模式,另利用貢獻圖及相對強度概念評選重要之輸入變數。最後配合邏輯控制模式與自我評估模式,建置一即時性具有事件偵測功能之匝道儀控系統,提供高速公路管理當局一套有效的管理與管制的方法與策略。
本研究另以先期研究為基礎,構建一微觀車流模擬模式,考量駕駛人習性,加入跟車模式與變換車道模式,用以作為匝道儀控系統運作與績效評估的工具。由模擬中發現,不實施匝道儀控將使得高速公路行車效率降低;而實施定時儀控將會令高速公路道路資源無法充分利用。在類神經網路模式中,可以偵測出事件之發生而隨即做儀控率上之調整,以維持高速公路之服務水準,另在加入自我評估模式後,更可以修正不恰當之儀控率與改善事件偵測誤判之問題,而提供更適切之匝道儀控策略。
ABSTRACT
Safety and efficiency are among the most important concerns of freeway operations. During the past decade, vehicle ownership and utilization increases dramatically in Taiwan due to steady economic growth. Traffic conditions on freeway are significantly affected by this trend.
Some strategies are proposed to relieve congestion on freeway. Entrance ramp metering control is one of the effective way to improve freeway operations. The authority implements whole day metering control along entire Sun-Yet-Sen freeway since August 1, 1998. Nevertheless, the most recent traffic control method is quite basic. It is fixed timing with very low restriction on entering vehicles. In particular, each ramp operates individually. Although it is desirable to gradually proceed traffic control, it is unclear how the existing strategy would satisfy the objective of freeway traffic management.
There is no clue that the existing control method has ever taken into consideration the occurrence of incidents. Therefore, developing a control model that can integrate incident detection and metering control is highly valuable for freeway management purposes. The control model should be able to operate in real time and disseminate appropriate metering rates for each ramp based on local and area-wide traffic conditions. Literature indicates that artificial neural networks are quite promising in recognizing traffic patterns on freeway. Good examples are found on separate neural network applications in incident detection models and metering estimation models. However, an efficient interface to link these two models remains overlooked. It is the primary objective of this study to integrate both incident detection and metering control with artificial neural networks using time-space traffic data information. And assessing the valued input variables by the concepts of Contribution Graph and Relative Strength. Finally, this study develops a useful advanced intelligence ramp metering system by the hybrid ANN model with logic-control model and self-adjustment model.
This research develops a freeway traffic simulation model that considered the traveler behavior of car-following and lane-change to evaluate the performance of the proposed integration model. Due to the learning capability of the artificial neural networks, the proposed model has the potential to improve over time by itself. This study will provide the authority with a useful tool for efficient freeway traffic management.
目錄
摘要………………………………………………………………………………Ⅰ
ABSTRACT………………………………………………………………………Ⅱ
誌謝………………………………………………………………………………Ⅲ
目錄………………………………………………………………………………IV
表目錄……………………………………………………………………………Ⅷ
圖目錄……………………………………………………………………………ⅩⅣ
第一章 緒論1
1.1 研究背景與動機1
1.2 研究目的3
1.3 研究範圍與限制4
1.4 研究內容與方法4
1.5 研究流程7
第二章 文獻回顧9
2.1 類神經網路9
2.1.1 類神經網路概念9
2.1.2 類神經網路在交通運輸上之應用9
2.2 事件偵測14
2.2.1 事件意義14
2.2.2 高速公路事件偵測系統與方法15
2.2.3 事件偵測之理論與演算法18
2.2.4 相關研究文獻25
2.3 匝道儀控26
2.3.1 匝道儀控基本概念26
2.3.2 匝道儀控控制策略27
2.3.3 相關研究文獻28
2.3.4 國內外之匝道儀控系統運作情形30
2.4 小結34
第三章 模式理論與系統架構35
3.1 類神經網路35
3.1.1 類神經網路模式36
3.1.2 倒傳遞類神經網路41
3.2 匝道儀控系統架構42
3.2.1 匝道儀控系統之硬體設備42
3.2.2 匝道儀控系統之處理模式架構44
3.3 小結47
第四章 事件偵測模式與變數評選48
4.1 構建事件偵測類神經網路模式48
4.1.1 模式構建48
4.1.2 結果分析50
4.1.3 分析探討51
4.2變數評選52
4.2.1 以貢獻圖評選輸入變數52
4.2.2 以相對強度評選輸入變數57
4.3 小結58
第五章 類神經網路匝道儀控模式59
5.1 匝道儀控問題特性59
5.2 訓練範例取得與校估60
5.2.1 訓練範例取得60
5.2.2 訓練範例校估60
5.3 構建事件偵測類神經網路匝道儀控模式-考慮空間因素65
5.3.1 空間特性概念65
5.3.2 模式構建65
5.3.3 網路測試67
5.3.4 評選變數後之含事件偵測匝道儀控模式68
5.4 構建事件偵測類神經網路匝道儀控模式-考慮時間因素71
5.4.1 時間特性概念71
5.4.2 模式構建72
5.4.3 結果分析74
5.4.4 具全部時空特性之事件偵測匝道儀控模式75
5.4.5 評選變數後之含事件偵測匝道儀控模式78
5.5 小結82
第六章 先進匝道儀控系統84
6.1 匝道儀控系統架構84
6.2 含事件偵測類神經網路匝道儀控模式84
6.2.1 模式功能85
6.2.2 模式績效85
6.3 邏輯控制模式86
6.4 自我評估模式86
6.4.1 缺失判別法則87
6.4.2 儀控率修正法則88
6.4.3 事件偵測誤判法則89
6.5 小結90
第七章 高速公路車流模擬模式91
7.1 模式架構91
7.2 模式基本假設93
7.3 車輛推進方式95
7.3.1 跟車模式96
7.3.2 變換車道模式99
7.3.3 進口匝道106
7.3.4 出口匝道107
7.3.5 車流模式構建108
7.4 物件建立109
7.4.1 車輛物件屬性建立109
7.4.2 車道物件屬性建立109
7.5 函式之建立111
7.6 模式確認113
7.6.1 程式的除錯114
7.6.2 程式邏輯確定114
7.7 小結116
第八章 模式驗證與績效評估117
8.1 匝道儀控系統之整合118
8.2 局部控制之模擬結果與分析119
8.2.1 含事件偵測匝道儀控模式分析119
8.2.2 不含事件偵測匝道儀控模式分析126
8.3 整體控制之模擬結果與分析133
8.3.1 含事件偵測匝道儀控模式分析133
8.3.2 不含事件偵測匝道儀控模式分析140
8.4 小結147
第九章 結論與建議148
9.1 結論148
9.2 建議150
參考文獻152
參考文獻
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