以車流狀態(tài)為基礎(chǔ)之高速公路旅行時(shí)間預(yù)測(cè)模式atrafficstate-based

1、以車流狀態(tài)為基礎(chǔ)之高速公路旅行時(shí)間預(yù)測(cè)模式A Traffic State-based Model for Freeway Travel Time,運(yùn)輸學(xué)刊第二十二卷第三期 民國(guó)九十九年九月汪進(jìn)財(cái)Jinn-Tsai Wong1邱孟佑 Meng-Yu Chiu2,目錄,中文摘要 前言研究目的文獻(xiàn)探討研究方法實(shí)證分析結(jié)論與建議心得,中文摘要,考慮車流續(xù)進(jìn)的過(guò)程以及彰顯車輛旅行時(shí)間與車流狀態(tài)間之關(guān)係並簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模式之處

2、理，本文藉由資料採(cǎi)集技術(shù)與迴歸分析設(shè)計(jì)出一套能預(yù)測(cè)高速公路交流道間旅行時(shí)間的預(yù)測(cè)模式 。以集群分析方法對(duì)每個(gè)線圈偵測(cè)器之歷史資料作交通狀態(tài)分類處理，再經(jīng)由迴歸分析構(gòu)建不同交通狀態(tài)類別對(duì)旅行時(shí)間影響之旅行時(shí)間預(yù)測(cè)模式。最後則以ETC (Electronic Toll Collection) 車輛通行於收費(fèi)站間之通行資料所計(jì)算出之旅行時(shí)間，作為旅行時(shí)間預(yù)測(cè)模式之校估依據(jù) 。關(guān)鍵詞：旅行時(shí)間、集群分析、電子收費(fèi),前言,智慧型公路系統(tǒng)透

3、過(guò)先進(jìn)交通管理系統(tǒng) (ATMS) 和先進(jìn)旅行者資訊系統(tǒng) (ATIS) 的實(shí)施與應(yīng)用來(lái)達(dá)到交通的管制與導(dǎo)引。就ATIS 在高速公路之應(yīng)用而言，其要能有效運(yùn)作，必須要有合理且準(zhǔn)確的旅行時(shí)間的預(yù)估機(jī)制，該系統(tǒng)除了對(duì)現(xiàn)有交通的監(jiān)測(cè)之外，更重要的是對(duì)未來(lái)交通狀況的掌握與預(yù)測(cè)。以資料採(cǎi)集分類技術(shù)針對(duì)每一偵測(cè)器歷史資料 (速率、流量)進(jìn)行交通狀態(tài)分類，接著，藉由收費(fèi)站間電子收費(fèi)系統(tǒng)之通行資料計(jì)算出路段旅行時(shí)間，最後則發(fā)展以偵測(cè)器資料所對(duì)應(yīng)交通狀態(tài)為

4、基礎(chǔ)之路段旅行時(shí)間預(yù)測(cè)模式並加以校估。,研究目的,模式結(jié)果顯示其不但有相當(dāng)良好之預(yù)測(cè)能力，校估之係數(shù)值亦可提供系統(tǒng)管理者豐富的訊息，以更了解各路段之幾何與交通特性對(duì)擁擠交通狀態(tài)所造成旅行時(shí)間增加之原由，進(jìn)而研提有效的管理策略。,文獻(xiàn)探討,合理準(zhǔn)確的旅行時(shí)間預(yù)估為先進(jìn)旅行者資訊系統(tǒng)成功運(yùn)作之基本要件(Dharia and Adeli, 2003; Dia, 2001; van Lint et al., 2005; Zhang and Ri

5、ce,2003)，因此，諸多高速公路路段旅行時(shí)間預(yù)估方法仍不斷地被發(fā)展應(yīng)用，大體上可概分為三類：亦即以模式為基礎(chǔ) (Model-based) 之方法、瞬時(shí)旅行時(shí)間 (Instantaneous) 法及資料驅(qū)動(dòng) (Data-driven) 法 (Kwon et al., 2000;van Lint et al., 2005; Vanajakshi and Rilett, 2007; Wu et al., 2004)。其中，以模式為基礎(chǔ)之方

6、法需先透過(guò)對(duì)未來(lái)交通狀態(tài)之預(yù)測(cè)，再行轉(zhuǎn)化成旅行時(shí)間，適度地將交通過(guò)程納入考量，此類方法包括各類衝擊波模式、動(dòng)態(tài)交通量模式等 (Billings and Yang, 2006; Kwon and Petty, 2005; Yang, 2005) 。,研究方法,研究方法,研究方法1,本研究參考基本車流理論以服務(wù)水準(zhǔn)來(lái)分類高速公路不同交通狀態(tài)之作法，使用兩階段集群分析方法將偵測(cè)器蒐集之交通資料分類，第一階段先使用階層式的華德法，得到初步集群重

7、心後，第二階段使用K-means 演算法，以第一階段定義6 類集群重心為起點(diǎn)進(jìn)行集群分析，產(chǎn)生最後集群解。,研究方法2,資料蒐集與彙整 本研究搜集 2006/08/01 ~ 2006/08/31 期間楊梅與泰山收費(fèi)站之ETC 資料與該路段間8 個(gè)偵測(cè)器歷史資料，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)彙整與刪除空值後，共獲得同時(shí)包含ETC 與該路段偵測(cè)器完整資料之有效樣本2,536 筆，作為模式構(gòu)建之用。且以2006/10/15 ~ 2006/10/2

8、1 期間同樣路段之ETC 資料與該路段間偵測(cè)器歷史資料共計(jì)2,016 筆作為模式驗(yàn)證用。,研究方法3,ETC 資料與偵測(cè)器資料融合 ETC 量測(cè)之旅行時(shí)間為其所代表路段上各個(gè)次路段所對(duì)應(yīng)時(shí)窗下旅行時(shí)間之加總，因此，為了處理車輛於時(shí)間與空間遞移關(guān)係，合理之旅行時(shí)間推估應(yīng)如式 (2) 所示： ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) I 1 1 2 2 k k n-1 n-1 TT t = tt t +η

9、+ tt t +η + ? ? ? + tt t +η + ? ? ? + tt t +η (2)TT (t) I ：於 t 時(shí)窗時(shí)之I 路段旅行時(shí)間；t (t) k ：t 時(shí)窗第k 偵測(cè)器所代表次路段之平均旅行時(shí)間 (k = 1, 2, 3,…, n-1)；k η：於 t 時(shí)窗通過(guò)I 路段起點(diǎn)之車輛，其通過(guò)第k 次路段預(yù)估之遞移時(shí)窗數(shù)。其計(jì)算公式為：(l / u (t)) / 5 k k ，其中， k l 為該路段

10、距離，u (t) k ：t 時(shí)窗之第k 次路段平均速度 (k = 1, 2, 3,…, n-1)。,實(shí)證分析1,圖 11 模式旅行時(shí)間與ETC 旅行時(shí)間散佈圖,實(shí)證分析2,由圖 11 可發(fā)現(xiàn)，模式所計(jì)算旅行時(shí)間與ETC 旅行時(shí)間呈現(xiàn)高度相關(guān)，不過(guò)仍有一些模式低估與高估現(xiàn)象，為了進(jìn)一步分析此模式特性，並彰顯不同交通狀況下模式之預(yù)測(cè)能力，透過(guò)圖12 之一日中各時(shí)點(diǎn)ETC 之平均旅行時(shí)間 (10 月15 ~ 21 日之平均) 與模式預(yù)測(cè)旅行時(shí)

11、間誤差平均值之對(duì)應(yīng)關(guān)係，可以清楚發(fā)現(xiàn)，當(dāng)交通狀況開(kāi)始漸趨擁擠時(shí)模式所預(yù)估之旅行時(shí)間相較於ETC車輛所計(jì)算之實(shí)際旅行時(shí)間會(huì)有由高估轉(zhuǎn)為低估之情形。,實(shí)證分析3,圖 12 ETC 旅行時(shí)間與模式旅行時(shí)間誤差值分布圖,實(shí)證分析4,而當(dāng)交通狀態(tài)由擁擠開(kāi)始進(jìn)入紓解狀態(tài)後則有由低估轉(zhuǎn)為高估之情形 (圖12中B 之範(fàn)圍)，會(huì)有此種現(xiàn)象產(chǎn)生乃是因車流趨於擁擠時(shí)，各偵測(cè)路段依當(dāng)時(shí)交通狀態(tài)分類所對(duì)應(yīng)之延誤值來(lái)不及反應(yīng)真實(shí)擁擠現(xiàn)象，此與Bartin et a

12、l.(2006) 及Loubes et al. (2006) 所指出，旅行時(shí)間分布會(huì)因車流狀態(tài)不同而產(chǎn)生不同型態(tài)，自由流與擁擠階段之分布屬對(duì)稱型，擁擠形成與擁擠紓解期間之旅行時(shí)間分布會(huì)有不對(duì)稱現(xiàn)象發(fā)生，此一現(xiàn)象在本模式時(shí)空推移過(guò)程中即可能產(chǎn)生較明顯的偏誤，故交通擁擠時(shí)會(huì)有低估現(xiàn)象。,結(jié)論與建議,Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Vivamus et mag

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