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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:溫志元
研究生(外文):Chih-Yuan Wen
論文名稱:高速公路進口匝道匯流路段旅行時間研究
論文名稱(外文):Highway entrance ramp travel time research
指導教授:吳健生吳健生引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:土木工程研究所
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:165
中文關鍵詞:模擬類神經網路倒傳遞演算法車輛偵測器旅行時間預測併入進口匝道。
外文關鍵詞:SimulationArtificial neural networkBackpropation algorithmVehicle detectorMergeEntrance ramp
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高速公路為一進出口管制路段,欲進入高速公路主線車輛皆須經由入口匝道進入高速公路,匝道匯入主線車輛對主線車輛所產生之各種干擾型態,皆會對主線車輛之旅行時間產生影響。再者,交通資訊為用路人行為決策之重要參考依據,可提供駕駛者選擇適當之路徑與出發時間,以避免交通擁擠,而利用即時之交通資料預測未來旅行時間,則是未來先進旅行者資訊系統不可或缺之交通資訊。
本研究分係針對高速公路進口匝道匯流路段之變換車道行為與加速車道變換車道匯入主線行為動機與條件進行界定,並進一步撰寫模擬模式,進而探討不同流量型態、資料擷取時間與偵測器佈設長度等相關參數之實驗組合,並以偵測器蒐集之相關參數資料,透過類神經進行旅行時間預測,以期提供精準之旅行時間預測,藉此作為用路人路徑選擇或出發時間決策判斷依據。
經由反覆的校估與測試,由研究結果得知,本研究所構建旅行時間預測模式,預測屬於「高精準預測」,於高速公路進口匝道匯流路段旅行時間預測方面,可提供交通相關單位預測旅行時間參考之雛形。
Highway is entrances and exits’ controlled section of highway; therefore, drivers who want to enter highway should pass through entrance ramp. All kinds of interference which happen when rampconverges vehicles would produce effect of travel time to drivers. Moreover, traffic information is an important reference for users’ behavior decision, for example, it can help drivers to choose the suitable path and time in order to avoid traffic jam. And the use of immediate traffic information to predict travel time would be essential in the future.
The research focus on the definitions of the changing driveway behavior of the entrance ramp converges road of highway and the behavior motivation and conditions of the speed-up driveway merge in the mainline, and goes a step further to write simulated model then discuss the experimental combinations of related parameter about different flow types, the time of data-gaining, the distance of the speed machine setting and so on. At the same time, the parameter data which collected by the speed machine are using by the nerve-like to forecast the travel time to expect to provide the precise prediction of the travel time and become the users’ path-choosing and leave time reference.
Through proofreading and testing repeatedly, this research’s travel time forecasting pattern belongs to “high-precise prediction.” In the aspect of the entrance ramp converges road of highway’s travel time prediction, it can also provide the embryo of the travel time forecasting to the related traffic departments
目錄
中文摘要I
AbstractII
目錄VI
圖目錄XI
表目錄XIII
第一章 緒論1
1.1研究動機1
1.2研究目的2
1.3研究對象2
1.4研究範圍3
1.5研究內容3
1.6研究流程與方法4
第二章 文獻回顧7
2.1車流模擬7
2.1.1車流模式7
2.1.2跟車模式8
2.1.3變換車道11
2.1.4匝道車輛併入主線行為13
2.2旅行時間交通參數蒐集方式17
2.2.1偵測器蒐集資料17
2.2.2探測車資料推估18
2.2.3AVI資料推估19
2.3旅行時間預測方法19
2.4類神經網路20
2.4.1類神經網路與交通之應用20
2.5旅行時間相關文獻22
2.6小結24
第三章 資料調查與分析25
3.1調查計劃研擬與執行25
3.1.1調查目的與內容25
3.1.2調查方法26
3.2車輛屬性27
3.2.1車身有效長度與車種組成27
3.2.2車輛到達速度分配28
3.2.3車輛到達間距分配29
3.3車輛強行併入主線容忍時間分配32
第四章 車流模擬模式構建34
4.1模擬模式系統架構34
4.1.1模擬系統基本假設34
4.1.2模擬架構流程37
4.2車輛產生特性38
4.3車輛加減速特性39
4.3.1車輛加速性能39
4.3.2車輛減速性能40
4.4變換車道模式41
4.4.1主線車輛變換車道模式41
4.4.1.1基本路段變換車道模式41
4.4.1.2匯流影響區前段主線車輛變換車道模式43
4.4.2加速車道車輛匯入主線車道模式44
4.4.2.1加速車道正常路段車輛併入主線模式44
4.4.2.2加速車道漸變段強行併入主線車道模式45
4.5跟車模式48
4.5.1間隔限制49
4.5.2加速限制51
4.6車流模擬模式驗證53
4.6.1程式確認(verification)53
4.6.2程式校估(calibration)53
4.6.2.1各車道車輛產生檢定54
4.6.3程式驗證(validation)63
第五章 預測模式理論與旅行時間推估架構69
5.1類神經網路69
5.1.1類神經網路分類69
5.1.2網路架構分析70
5.2倒傳遞網路72
5.2.1網路架構與演算法72
5.2.2演算法學習策略77
5.2.3參數設定與效能評估79
5.3旅行時間預測模式構建80
5.3.1輸入變數選擇80
5.3.2旅行時間預測網路架構81
第六章 預測模式初步分析83
6.1模式實驗設計與評估指標83
6.1.1實驗設計83
6.1.2模式評估指標84
6.2預測模式訓練與測試84
6.2.1基本模式輸入篩選84
6.2.2實驗組合初始測試績效值85
6.2.3小結117
6.3預測模式架構校估與測試118
6.3.1測試結果分析118
6.3.2小結128
第七章 模式精確度分析131
7.1預測模式之精確度分析131
7.3各流量組合精確度分析140
7.4模式績效評估142
7.4.1績效評估準則142
7.4.2結果分析143
7.5小結143
第八章 結論與建議145
8.1結論145
8.2建議147
參考文獻148
附錄152

圖目錄
圖1-1研究流程圖6
圖2-1虛擬車法12
圖2-2實體車變換車道法12
圖2-3二元型態模式法12
圖3-1調查地點-三義北上進口匝道示意圖12
圖3-2調查地點-林口南下進口匝道示意圖27
圖3-3進口匝道車輛到達速度各組實際與理論次數曲線圖29
圖3-4進口匝道車輛到達間距各組實際與理論次數曲線圖31
圖3-5流量1200輛/小時進口匝道車輛到達間距各組實際與理論次數曲線圖32
圖4-1高速公路主線模擬路段示意圖35
圖4-2進口匝道之加速車道模擬路段示意圖36
圖4-3模擬架構流程圖38
圖4-4主線車道車輛變換車道與加速車道車輛併入主線流程圖43
圖4-5高速公路匯流路段圖44
圖4-6加速車道車輛強行併入主線流程圖47
圖4-7加速車道匯入主線車道流程圖48
圖4-8跟車間隔限制51
圖4-9跟車流程圖53
圖4-10同一車道之車輛軌跡時距圖66
圖4-11同一車輛之車輛軌跡時距圖67
圖4-12匯流影響區內與上、下游路段速度-流量關係圖68
圖4-13匯流影響區內與上、下游路段速度-密度關係圖69
圖4-14匯流影響區內與上、下游路段速流量-密度變換關係圖69
圖5-1倒傳遞神經網路架構74
圖7-1主線500匝道流量500veh/hr旅行時間預測模式誤差圖133
圖7-2主線500匝道流量700veh/hr旅行時間預測模式誤差圖134
圖7-3主線500匝道流量900veh/hr旅行時間預測模式誤差圖134
圖7-4主線500匝道流量1100veh/hr旅行時間預測模式誤差圖134
圖7-5主線500匝道流量1300veh/hr旅行時間預測模式誤差圖134
圖7-6主線500匝道流量1500veh/hr旅行時間預測模式誤差圖135
圖7-7主線500匝道流量1700veh/hr旅行時間預測模式誤差圖135
圖7-8主線900匝道流量500veh/hr旅行時間預測模式誤差圖136
圖7-9主線900匝道流量700veh/hr旅行時間預測模式誤差圖136
圖7-10主線900匝道流量900veh/hr旅行時間預測模式誤差圖136
圖7-11主線900匝道流量1100veh/hr旅行時間預測模式誤差圖136
圖7-12主線900匝道流量1300veh/hr旅行時間預測模式誤差圖137
圖7-13主線900匝道流量1500veh/hr旅行時間預測模式誤差圖137
圖7-14主線900匝道流量1700veh/hr旅行時間預測模式誤差圖137
圖7-15主線1300匝道流量500veh/hr旅行時間預測模式誤差圖138
圖7-16主線1300匝道流量700veh/hr旅行時間預測模式誤差圖138
圖7-17主線1300匝道流量900veh/hr旅行時間預測模式誤差圖138
圖7-18主線1300匝道流量1100veh/hr旅行時間預測模式誤差圖138
圖7-19主線1300匝道流量1300veh/hr旅行時間預測模式誤差圖138
圖7-20主線1300匝道流量1500veh/hr旅行時間預測模式誤差圖138
圖7-21主線1300匝道流量1700veh/hr旅行時間預測模式誤差圖138
圖7-22主線1700匝道流量500veh/hr旅行時間預測模式誤差圖139
圖7-23主線1700匝道流量700veh/hr旅行時間預測模式誤差圖139
圖7-24主線1700匝道流量900veh/hr旅行時間預測模式誤差圖141
圖7-25主線1700匝道流量1100veh/hr旅行時間預測模式誤差圖141
圖7-26主線1700匝道流量1300veh/hr旅行時間預測模式誤差圖141
圖7-27主線1700匝道流量1500veh/hr旅行時間預測模式誤差圖141
圖7-28主線1700匝道流量1700veh/hr旅行時間預測模式誤差圖142
圖7-29主線流量500veh/hr/lane與不同匝道流量組合誤差比較圖142
圖7-30主線流量900veh/hr/lane與不同匝道流量組合誤差比較圖143
圖7-31主線流量1300veh/hr/lane與不同匝道流量組合誤差比較圖143
圖7-32主線流量1700veh/hr/lane與不同匝道流量組合誤差比較圖144

表目錄
表1-1匝道匯流影響區範圍界定15
表2-1歷年變換車道相關研究考慮變數分類整理表24
表2-2現場觀測法25
表2-3電腦模擬法25
表2-4各國高速公路加速車道設計準則26
表2-5國內快速道路加速車道設計準則26
表2-6國內外變換車道相關文獻整理表28
表3-1高速公路進口匝道車種組成比例表39
表3-2高速公路主線各車道車種組成比例表39
表3-3匝道車輛到達速度檢定表39
表3-4匝道車輛到達速度資料整理與卡方檢定結果表40
表3-5流量500輛/小時匝道車輛到達間距檢定表41
表3-6流量500輛/小時匝道車輛到達間距資料整理與卡方檢定結果表42
表3-7流量1200輛/小時匝道車輛到達間距資料整理與卡方檢定結果表43
表3-8加速車道車輛強行匯入主線外側車道容忍時間卡方檢定表44
表3-9加速車道車輛強行匯入主線外側車道容忍時間卡方檢定結果表44
表4-1車輛正常行駛速率與加速率關係表52
表4-2小客車之減速率和速率之關係表53
表4-3主線基本路段變換車道之需求與供給表56
表4-4匯流影響區前段主線車輛預期式變換車道之動機與條件表57
表4-5加速車道車輛併入主線之動機與條件表58
表4-6加速車道漸變段車輛強行併入主線之動機與條件表58
表4-7內側車道到達間距(依負指數分配)卡方檢定結果表67
表4-8中間車道到達間距(依負指數分配)卡方檢定結果表67
表4-9外側車道到達間距(依負指數分配)卡方檢定結果表68
表4-10加速車道到達間距(依負指數分配)卡方檢定結果表68
表4-11內側車道到達間距(皮爾森第三型分配)卡方檢定結果表69
表4-12中間車道到達間距(皮爾森第三型分配)卡方檢定結果表69
表4-13外側車道到達間距(皮爾森第三型分配)卡方檢定結果表70
表4-14加速車道到達間距(皮爾森第三型分配)卡方檢定結果表70
表4-15內側車道到達間距卡方檢定表71
表4-15-1內側車道到達間距(依常態分配)卡方檢定結果表71
表4-16中間車道到達間距卡方檢定表71
表4-16-1中間車道到達間距(依常態分配)卡方檢定結果表71
表4-17外側車道到達間距卡方檢定表72
表4-17-1外側車道到達間距(依常態分配)卡方檢定結果表72
表4-18加速車道到達間距卡方檢定表72
表4-18-1加速車道到達間距卡方檢定表73
表4-19各車道車輛到達間距檢定結果整理表73
表4-20小型車期望速度卡方檢定表74
表4-20-1小型車期望速度卡方檢定結果表74
表4-21大型車期望速度卡方檢定表74
表4-21-1大型車期望速度卡方檢定結果表74
表4-22重車比例設定值與模擬輸出值比較表75
表4-23內側車道重車比例設定值與模擬輸出值檢定表75
表4-24中間車道重車比例設定值與模擬輸出值檢定表75
表4-25外側車道重車比例設定值與模擬輸出值檢定表75
表4-26加速車道重車比例設定值與模擬輸出值檢定表76
表4-27車輛強行匯入主線外側車道容忍時間卡方檢定表76
表4-28車輛強行匯入主線外側車道容忍時間卡方檢定結果表76
表4-29加速車道車輛速度卡方檢定結果表77
表6-1旅行時間預測模式之輸入變數篩選一98
表6-2旅行時間預測模式之輸入變數篩選二98
表6-3旅行時間預測模式之輸入變數篩選三98
表6-4組合型態500-500-1000旅行時間預測模式績效比較99
表6-5組合型態500-500-500旅行時間預測模式績效比較99
表6-6組合型態500-700-1000旅行時間預測模式績效比較100
表6-7組合型態500-700-500旅行時間預測模式績效比較100
表6-8組合型態500-900-1000旅行時間預測模式績效比較101
表6-9組合型態500-900-500旅行時間預測模式績效比較102
表6-10組合型態500-100-1000旅行時間預測模式績效比較102
表6-11組合型態500-1100-500旅行時間預測模式績效比較103
表6-12組合型態500-1300-1000旅行時間預測模式績效比較103
表6-13組合型態500-1300-500旅行時間預測模式績效比較104
表6-14組合型態500-1500-1000旅行時間預測模式績效比較104
表6-15組合型態500-1500-500旅行時間預測模式績效比較105
表6-16組合型態500-1700-1000旅行時間預測模式績效比較106
表6-17組合型態500-1700-500旅行時間預測模式績效比較106
表6-18組合型態900-500-1000旅行時間預測模式績效比較107
表6-19組合型態900-500-500旅行時間預測模式績效比較107
表6-20組合型態900-700-1000旅行時間預測模式績效比較108
表6-21組合型態900-700-500旅行時間預測模式績效比較109
表6-22組合型態900-900-1000旅行時間預測模式績效比較109
表6-23組合型態900-900-500旅行時間預測模式績效比較110
表6-24組合型態900-1100-1000旅行時間預測模式績效比較110
表6-25組合型態900-1100-500旅行時間預測模式績效比較111
表6-26組合型態900-1300-1000旅行時間預測模式績效比較112
表6-27組合型態900-1300-500旅行時間預測模式績效比較112
表6-28組合型態900-1500-1000旅行時間預測模式績效比較113
表6-29組合型態900-1500-500旅行時間預測模式績效比較113
表6-30組合型態900-1700-1000旅行時間預測模式績效比較114
表6-31組合型態900-1700-500旅行時間預測模式績效比較114
表6-32組合型態1300-500-1000旅行時間預測模式績效比較115
表6-33組合型態1300-500-500旅行時間預測模式績效比較116
表6-34組合型態1300-700-1000旅行時間預測模式績效比較116
表6-35組合型態1300-700-500旅行時間預測模式績效比較117
表6-36組合型態1300-900-1000旅行時間預測模式績效比較117
表6-37組合型態1300-900-500旅行時間預測模式績效比較118
表6-38組合型態1300-1100-1000旅行時間預測模式績效比較119
表6-39組合型態1300-1100-500旅行時間預測模式績效比較119
表6-40組合型態1300-1300-1000旅行時間預測模式績效比較120
表6-41組合型態1300-1300-500旅行時間預測模式績效比較120
表6-42組合型態1300-1500-1000旅行時間預測模式績效比較121
表6-43組合型態1300-1500-500旅行時間預測模式績效比較121
表6-44組合型態1300-1700-1000旅行時間預測模式績效比較122
表6-45組合型態1300-1700-500旅行時間預測模式績效比較122
表6-46組合型態1700-500-1000旅行時間預測模式績效比較123
表6-47組合型態1700-500-500旅行時間預測模式績效比較124
表6-48組合型態1700-700-1000旅行時間預測模式績效比較124
表6-49組合型態1700-700-500旅行時間預測模式績效比較125
表6-50組合型態1700-900-1000旅行時間預測模式績效比較125
表6-51組合型態1700-900-500旅行時間預測模式績效比較126
表6-52組合型態1700-1100-1000旅行時間預測模式績效比較126
表6-53組合型態1700-1100-500旅行時間預測模式績效比較127
表6-54組合型態1700-1300-1000旅行時間預測模式績效比較128
表6-55組合型態1700-1300-500旅行時間預測模式績效比較128
表6-56組合型態1700-1500-1000旅行時間預測模式績效比較129
表6-57組合型態1700-1500-500旅行時間預測模式績效比較130
表6-58組合型態1700-1700-1000旅行時間預測模式績效比較130
表6-59組合型態1700-1700-500旅行時間預測模式績效比較131
表6-60模式I1之最佳隱藏層測試績效值132
表6-61模式J3之最佳隱藏層測試績效值132
表6-62模式K5之最佳隱藏層測試績效值133
表6-63模式F7+H7+R7之最佳隱藏層測試績效值133
表6-64模式B9+K9之最佳隱藏層測試績效值134
表6-65模式K11之最佳隱藏層測試績效值134
表6-66模式C13+K13之最佳隱藏層測試績效值134
表6-67模式K15之最佳隱藏層測試績效值135
表6-68模式K17之最佳隱藏層測試績效值135
表6-69模式E19+L19+R19之最佳隱藏層測試績效值136
表6-70模式L21+Q21之最佳隱藏層測試績效值136
表6-71模式K23之最佳隱藏層測試績效值136
表6-72模式K25之最佳隱藏層測試績效值137
表6-73模式K27之最佳隱藏層測試績效值137
表6-74模式K29之最佳隱藏層測試績效值137
表6-75模式J31之最佳隱藏層測試績效值138
表6-76模式J31之最佳隱藏層測試績效值138
表6-77模式K33+T33之最佳隱藏層測試績效值139
表6-78模式F35之最佳隱藏層測試績效值139
表6-79模式K37之最佳隱藏層測試績效值139
表6-80模式J39+S39之最佳隱藏層測試績效值140
表6-81模式K41之最佳隱藏層測試績效值140
表6-82模式K43之最佳隱藏層測試績效值140
表6-83模式J45之最佳隱藏層測試績效值141
表6-84模式K47之最佳隱藏層測試績效值141
表6-85模式K49+L49之最佳隱藏層測試績效值142
表6-86模式E51+J51之最佳隱藏層測試績效值142
表6-87模式E53+J53之最佳隱藏層測試績效值142
表6-88各預測模式之相關網路參數與MAPE值145
表6-89各預測模式之替代符號定義表145
表7-1主線流量500veh/hr/lane與匝道各流量旅行時間預模式誤差比較表146
表7-2主線流量900veh/hr/lane與匝道各流量旅行時間預模式誤差比較表148
表7-3主線流量1300veh/hr/lane與匝道各流量旅行時間預模式誤差比較表151
表7-4主線流量1700veh/hr/lane與匝道各流量旅行時間預模式誤差比較表153
表7-5各實驗組合MAPE績效值158
參考文獻
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