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研究生:歐冠廷
研究生(外文):OU, GUAN-TING
論文名稱:市區道路交通事故延續時間預測-存活分析法與類神經網路之比較
論文名稱(外文):Traffic accident duration prediction for urban arterial-A comparison between survival analysis and artificial neural network
指導教授:李穎李穎引用關係
指導教授(外文):LEE, YING
口試委員:胡琬珮潘郁仁
口試委員(外文):HU, WAN-PEIPAN, YU-JEN
口試日期:2021-07-15
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄科技大學
系所名稱:供應鏈管理系
學門:商業及管理學門
學類:行銷與流通學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:76
中文關鍵詞:事故延續時間存活分析類神經網路市區道路
外文關鍵詞:Accident delaySurvival analysisArtificial neural networkUrban road
相關次數:
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近年來,台灣地區交通事故發生率隨著私人運具持有量的上升而增加。高雄市為目前臺灣人口第三多的都市,也是近年來交通事故傷亡比例最高的城市。事故發生後所造成的交通壅塞將增加用路人使用道路時的不確定感。因此,本研究希望對於交通事故發生後的資料進行整理、分析與關連性的探索,進而能得出有意義的訊息以提供用路人參考。
本研究對高雄市2013年12月至2015年12月九如路發生之交通事故進行分析,將事故資料與車輛偵測器(Vehicle Detector, VD)收集之交通資料進行整理,透過車流的行進方向與事故的種類分為東向A2及東向A3。參考了時間、地理環境、天氣、車輛因素等變數。再利用存活分析法以及類神經網路分別去對影響交通事故延續時間之變數與交通事故發生後所延續的時間進行模式的建構,並採用平均絕對誤差(Mean absolute error, MAE)、平均絕對誤差率(Mean absolute percentage error, MAPE) 及均方根誤差(Root mean square error, RMSE)進行模式預測績效的評估及比較。
研究結果在A2事故類型及A3事故類型中,類神經網路相較於存活分析法略為的準確,但兩者差異並不大,平均絕對誤差率(mean absolute percentage error, MAPE)都屬於合理的預測範圍。

With the increase in the number of private transport vehicles in Taiwan in recent years, the city of Kaohsiung, the third largest city in Taiwan and the highest proportion of traffic casualties in recent years, and the traffic congestion after the accident will also increase the travel time of other passers-by. Therefore, we hope that this study will explore further follow-up actions after traffic accidents to provide a more comfortable and convenient transportation environment for passers-by.
This study uses Survival Analysis and Artificial Neural Network to analyze traffic accidents occurring on the Kaohsiung Jiuru Road between December 2013 and December 2015 , and organize accident data and vehicle detector(VD) data. The direction of travel through traffic and the type of accidents are classified as eastward A2 and eastward A3, and Constructing the model for the variables that affect the accident duration time of a traffic accident and the accident duration time of the traffic accident, and comparing the results of the analysis with the model evaluation. Performance was evaluated using mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean square error (RMSE).
The research shows that, when analyzing A2 accident and A3 accident by Artificial Neural Network and Survival Analysis, the results between two method have little difference. Although the accuracy of Neural Network method is slightly higher than the other's, the Mean absolute percentage error (MAPE) of the two methods are reasonable.

中文摘要 ⅰ
ABSTRACT ⅱ
目錄 ⅲ
表目錄 ⅴ
圖目錄 ⅵ
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究範圍 3
1.4研究步驟與流程 3
第二章 文獻探討 7
2.1 交通事故的分類及定義 7
2.2造成事故的因素 8
2.3 事故延續時間的相關研究 12
2.4 存活分析法相關研究 16
2.5類神經網路相關研究 20
第三章 資料收集與分析 24
3.1 交通與事故資料 24
3.2 事故延續時間計算 24
3.3 事故延續時間之變數 26
3.3.1平均速率 26
3.3.2車流量 27
3.3.3雨 28
3.3.4星期 29
3.3.5光線 30
3.3.6車道 30
3.3.7尖離峰 31
3.3.8事故車輛數 32
3.3.9受傷人數 33
第四章 研究方法 35
4.1存活分析法 35
4.1.1 存活理論 35
4.1.2 Cox 等比率危險模式 38
4.1.3 相對風險 38
4.2類神經網路 39
4.3 模式評估 42
第五章 研究分析結果與績效評估 44
5.1存活分析法COX等比例危險模式 44
5.1.1 變數定義 44
5.1.2 存活分析結果 46
5.2類神經網路 57
5.2.1 變數定義 58
5.2.2 模式網路訓練 60
5.2.3 模式分析結果 61
5.3評估指標比較 63
第六章 結論與建議 64
6.1結論 64
6.2建議 65
參考文獻 66
一、 中文部分 66
二、 外文部分 67
二、 網站部分 68

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