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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林育瑞
研究生(外文):Yu-Jui Lin
論文名稱:利用類神經網路構建機車車流模式之研究
論文名稱(外文):Using Neural Network method to build the motorcycle traffic flow model
指導教授:何志宏何志宏引用關係
指導教授(外文):Chi-Hong Ho
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:交通管理學系碩博士班
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:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:136
中文關鍵詞:橫向推進縱向推進類神經網路機車車流
外文關鍵詞:MotorcyclesTraffic Flow ModelNeural Networks
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  近年來隨著科技的快速進步及所得的不斷提高,交通問題也日益嚴重。而機動車輛的成長的更是世界各國所面臨交通上的一大問題;台灣的機車數量龐大,但卻缺乏妥善的管理,因此大部分機車均混雜行駛在一般車道中,使得國內交通更顯紊亂。如今欲改善複雜的機車交通問題,首先必須先瞭解機車之車流特性,然後再根據機車車流特性研擬出機車的交通控制方法,進而達成建立模擬模式,以分析與評估交通控制策略之目標。
  由於國外的機車數量極少,因此目前國外所發展車流模式相關研究僅適於汽車車流,仍甚少對於機車車流之相關研究;本研究係藉由攝影調查取得機車之車流資料,再加以整理分析,並利用類神經網路方法去發展符合本土需求之機車車流模式,以作為機車相關問題之研究基礎。
  經過反覆研究後,本研究將機車推進模式區分為縱向推進與橫向推進等兩部分;其中,以類神經網路模型所發展之機車縱向推進模式較能得到相當不錯之績效,也能逐一通過模式測試及驗證之考驗。但在機車橫向推進模式部分,卻由於機車之機動性過高,而可隨意變換行進方向;本研究探討各種可能之影響變數,並藉統計方法來分析各項變數之影響;最終得知變換橫向座標的機率會隨著與鄰近車輛間之距離縮小而增加。
  本研究首度引入類神經網路方法來構建機車車流模式,經過模式確認、模式驗證等分析程序後,證明本研究應用類神經網路分析方法所建立的機車車流模式,確實具有相當的可行性與實用性。
 As fast progresses in science and technology development and income growth have been achieved in Taiwan in past decades, traffic situation became worse and worse. The motorcycle here in Taiwan is also extremely large in number. This phenomenon causes local traffic problems more complicated. To achieve the goal of sound motorcycle management, we need to understand the characteristics of local motorcycle traffic flow.
 As the motorcycle is not a main transportation mode in overseas countries, the development of traffic flow models in abroad has been confined only to automobiles. Very few studies were focused in motorcycle traffic. Based on this understanding, this study tries to collect data via photographing the real-world motorcycle traffic flow from overhead in order to develop a motorcycle traffic flow model. By using Neural Network method, local characteristics and requirements are analyzed to build said model to become a base for the following motorcycle studies.
 After detailed data analyzing, the motorcycle progress path on an excluded motorcycle way has been divided into two dimensions, i.e. longitudinal moving and traversal moving for its traffic model development. The longitudinal progress model developed from Neural Networks is found to have very good performance. On the other hand, the traversal progress model, owing to its random overtaking behavior from either side of its preceding motorcycles, does not perform well to capture the actual traversal path of target motorcycles.
 To be the first one to employ Neural Network method for building the motorcycle traffic flow model, this study has completed the whole model-building process with parameter calibration, model verification and model validation. The main achievement of it is to confirm the feasibility of constructing the motorcycle traffic flow model by using Neural Networks as well as its practical usage in the real-world motorcycle traffic flow conditions.
目 錄 I
圖目錄 V
表目錄 VIII

第一章 緒論 1
 1.1 研究動機 1
 1.2 研究目的 1
 1.3 研究方法 2
 1.4 研究內容 3
 1.5 研究範圍 4
 1.6 研究流程 7

第二章 文獻回顧 8
 2.1 車流理論與模式回顧 8
  2.1.1 車流行為研究方法 8
  2.1.2 跟車理論與模式回顧 10
  2.1.3 變換車道理論與模式回顧 17
 2.2 類神經網路理論回顧 21
  2.2.1 類神經網路之概念 21
  2.2.2 類神經網路之分類 23
  2.2.3 網路架構分析 23
  2.2.4 類神經網路應用於交通領域之研究 26

第三章 應用類神經網路方法構建機車車流模式 29
 3.1 機車基本特性分析 29
  3.1.1 機車尺寸 29
  3.1.2 機車車道寬 30
  3.1.3 汽機車駕駛行為之差異 31
 3.2 倒傳遞網路學習演算法 31
 3.3 模式構建前之理論基礎 37
 3.4 類神經網路應用於構建機車車流模式 38
  3.4.1 機車車流行為 38
  3.4.2 影響變數之選取 38
   3.4.2.1 輸入變數 39
   3.4.2.2 輸出變數 40
  3.4.3 類神經網路車流模式之構建 41
 3.5 模式之基本假設 44

第四章 資料調查與分析 45
 4.1 車流資料調查項目 45
  4.1.1 調查目的 45
  4.1.2 調查項目 45
 4.2 資料調查方法 45
  4.2.1 調查路段之選取原則 46
  4.2.2 車流基本資料調查方法 47
  4.2.3 調查情境 48
 4.3 調查步驟 48
 4.4 調查資料之轉換與處理 52
  4.4.1 路段基本幾何資料 54
  4.4.2 車流資料觀測及錄影方法 56
 4.5 調查資料分析 57

第五章 機車推進模式之構建 66
 5.1 應用軟體介紹 66
 5.2 網路訓練與準備 67
  5.2.1 測試輸出變數 67
  5.2.2 輸入變數 69
  5.2.3 輸出變數 70
  5.2.4 訓練範例準備 70
  5.2.5 網路績效評估準則 70
 5.3 類神經網路模型 71
  5.3.1 車流影響範圍之校估 71
  5.3.2 影響範圍內之車輛數校估 73
  5.3.3 考量單一鄰近車類神經網路模型 74
  5.3.4 考量六輛鄰近車之類神經網路模型 76
  5.3.5 時空網路 78
  5.3.6 機車車流縱向推進網路模型 80
 5.4 變換行進方向影響變數之探討 81
  5.4.1 以類神經模型校估變換行進方向之影響變數 82
  5.4.2 研究車與鄰近車之相對位置 83
  5.4.3 相對速率及橫、縱向距離與變換方向關係 86
  5.4.4 橫向位移量 91
  5.4.5 齊一性檢定 91

第六章 機車推進模式之驗證分析 93
 6.1 模式確認與驗證程序 93
 6.2 模式確認 94
 6.3 驗證資料分析 94
  6.3.1 測試範例與訓練範例平均值分析比較 95
  6.3.2 測試範例與訓練範例分配分析比較 96
  6.3.3 小結 101
 6.4 機車車流模式之驗證分析 102
  6.4.1 統計驗證方法 104
  6.4.2 單一鄰近車模式微觀性驗證(單一時階) 105
   6.4.2.1 統計驗證方法 105
   6.4.2.2 圖形驗證 107
   6.4.2.3 小結 110
  6.4.3 單一鄰近車模式巨觀性驗證(累積10時階) 111
   6.4.3.1 統計驗證方法 111
   6.4.3.2 圖形驗證 111
   6.4.3.3 小結 116
  6.4.4 多鄰近車模式微觀性驗證(單一時階) 116
   6.4.4.1 統計驗證方法 116
   6.4.4.2 圖形驗證 117
   6.4.4.3 小結 121
  6.4.5 多鄰近車模式巨觀性驗證(累積10時階) 122
   6.4.5.1 統計驗證方法 122
   6.4.3.2 圖形驗證 122
   6.4.5.3 小結 125
  6.4.6 與其他模式驗證結果之比較 125
 6.5 機車連續推進之圖形展示 126

第七章 結論與建議 129
 7.1 結論 129
 7.2 建議 131
參考文獻 133
1.劉子剛,「交叉路口微觀車流模擬模式之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國79年6月。

2.廖晉德,「微觀車流模擬模式之確認和驗證方法研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國81年6月。

3.周雍傑,「以類神經網路探討都市地區肇事嚴重程度之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國89年6月。

4.陳奕志,「含類神經網路變換車道的高速公路微觀車流模擬模式之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國87年6月。

5.李樑堅,「建立微觀車流模擬模式以發展交通適應性號誌控制邏輯之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所博士論文,民國82年6月。

6.王勝石,「影像處理與類神經網路整合模式應用於車種分類之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國84年7月。

7.「機車交通管理政策白皮書」,交通部運輸研究所,民國88年8月。

8.「機車交通系統智慧化研究發展計畫之研究」,財團法人山葉機車崇學基金會,國88年6月。

9.「機車車道寬度與路口紓解型態之研究」,交通部運輸研究所,民國88年7月。

10.陳世泉,「混和車流中機車駕駛行為之分析」,國立台灣大學土木工程研究所碩士論文,民國82年6月。

11.許添本,「多車種組合式模組化車流模擬模型之研究」,行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告,民國83年。

12.葉怡成,「類神經網路模式應用與實作」,儒林圖書有限公司,民國82年。

13.林鄉鎮,「高速公路小汽車跟車行為之研究-以虛擬實境(VR)技術所構建之駕駛模擬系統為工具」,國立成功大學交通管理科學研究所博士論文,民國86年6月。

14.王德潤,「類神經網路應用於多目標運輸方案評選之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國86年6月。

15.郭敏能,「慢車道混何車流特性之研究」,國立台灣大學土木工程研究所碩士論文,民國65年6月。

16.黃泰林,「構建智慧型適應性網路號誌控制模式之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所博士論文,民國83年6月。

17.周義華、陳天賜,「混合車流模擬方法之初步研究」,中國工程學刊第六卷二期,民國72年。

18.邱顯鳴,「結合車道變換率之事件偵測新演算法研究」,國立台灣大學土木研究所碩士論文,民國84年6月。

19.范俊海、胡順章,「高速公路一般路段變換車道之特性分析」,運輸學會第八屆研討會,民國82年。

20.曹壽民、蘇昭銘,「都市快速道路下匝道車輛強迫性變換車道行為之研究」,運輸計畫季刊第23卷第1期,1-11頁,民國83年3月。

21.陳柏榮,「高速公路微觀車流模擬模式雛形建立之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國83年6月。

22.陳天賜,「公車站位長度對車流延滯影響之研究」,國立台灣大學土木研究所碩士論文,民國71年6月。

23.傅耀南、魏健宏,「模糊類神經網路應用於跟車模式之研究」,八十四年電子計算機與土木水利工程應用論文研討會論文集,859-870頁,民國85年2月。

24.劉英標,「汽車駕駛人行車控制指示系統之模式構建研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國85年2月。

25.藍武王等,「模糊跟車模式之探討」,運輸,第25期,43-55頁,民國83年9月。

26.王德潤,「類神經網路應用多目標運輸方案評選之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國86年6月。

27.郭哲肇,「利用人工智慧發展電梯動態控制系統之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國83年6月。

28.鄭博王,「以遺傳演算法及類神經網路應用於分類之比較研究」,淡江大學土木工程研究所碩士論文,民國83年6月。

29.黃敬仁,「類神經網路探詢—以模擬拖車倒車為例」,勤益學報第11期,129-149頁,民國82年12月。

30.范俊海等,「鋪面裂縫類神經網路識別系統」,中華民國第七屆鋪面工程學術研討會,323-333頁,民國82年12月。

31.李育欣,「完全性網路TSP問題啟發式解法之研究—兼論類神經網路解法之應用」,國立交通大學運輸管理研究所碩士論文,民國77年6月。

32.林旭濱,「高速公路車流模擬模式與路徑導引控制之研究」,國立成功大學交通管理科學研究所碩士論文,民國85年6月。

33.許添本,「機車交通工程」問題對策與分析,第一屆機車交通與安全研討會,民國85年11月。

34.許添本,「交通智慧化發展策略」,台灣地區智慧型運輸系統推動策略研討會,民國87年。

35.許添本,「台北市設置機車專用道研究規劃及試辦計畫」,中華民國運輸學會,民國88年。

36.許添本、游政霖、彭玉予,「機車行駛空間車道化構想與車流特性初步研究」,運輸,第28期,民國84年。

37.許添本、簡正銓、王義川,「直行機車停等專用區紓解特性之研究,中華民國第二屆機車交通與安全研討會,民國87年。

38.許添本、鄭雅文。「巷道汽機車車流特性比較研究」,運輸學刊第十一卷第四期,民國88年12月。

39.許添本,「車流各刑期到對交通安全之提升與影響」,交通安全促進會專題研討會,民國87年12月。

40.許添本,「智慧型機車交通安全控制整合系統雛形之研究」,運輸計畫季刊,第十八卷第四期,民國78年12月。

41.朱健全,「機車駕駛面臨交通衝突之行為反應研究」,交通大學運輸工程與管理所碩士論文,民國88年6月。

42.黃國平,「混合車流二維座標模擬模式之建立及驗證」,台灣大學土木工程研究所碩士論文,民國72年6月。

43.游淑玲,「混合車流駕駛行為對道路容量及服務水準影響之研究」,台灣大學土木工程研究所碩士論文,民國82年6月。

44.運輸研究所,「都市地區機車管制策略之研究」,民國77年。

45.交通部,「台灣地區機車使用狀況調查報告」,民國87年。

46.Lewis,R.M,and H.L.Mechael,”Simulation of Traffic Flow to Obtain Volume Warrant for Intersection Control”,Highway Research Record 15,pp1-43,1963.

47.Hunt, J. and Lyons, G.,”Modelling dual carriageway lane changing using neural networks”, Transportation. Res.-C, Vol. 2, No.4, pp.231-245.

48.Kikuchi, S. and Chrkroborty, P.,”Car-following model basedon fuzzy inference system”, Transportation Research Record 1365,pp82-91, 1993.

49.May, A. D., Traffic Flow Fundamentals, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1990.
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