近年來智慧型運輸系統(Intelligent Transport Systems, ITS)對於改善交通擁擠問題、節省能源及提升運輸安全已有顯著的成效。其中，先進交通管理系統(Advanced Transportation Management Systems, ATMS)一直是ITS發展的核心，主要功能與服務為即時偵測與交通控制；但隨著用路人對於運輸品質要求逐漸提升，先進旅行者資訊系統(Advanced Traveler Information Systems, ATIS)亦成為近年來ITS發展的重點項目，主要功能與服務為提供用路人有效且正確的即時交通資訊。未來若能將ATMS與ATIS兩系統進行資訊整合，除可有效執行擬定之交通控制策略外，亦能同時提供正確的即時交通資訊給用路人。其中，蒐集即時交通資料為運輸智慧化之基礎，負責資料蒐集之車輛偵測器，包含其設置條件、佈設位置、參數資訊、以及如何提供有效正確的交通資訊給用路人等，即為本研究欲探討之課題。
本研究構建之旅行時間推估模式，包含路段旅行時間部分和路口延滯部分。目前常見的旅行時間演算法主要包括車流理論、統計分析，以及人工智慧等方法，各方法均有其限制條件和不同的輸入、輸出項。本研究選取理論基礎完整、操作簡單的巨觀車流理論，進行旅行時間推估。一般路口延滯公式多以估計停等延滯為主，本研究加入臨近路段延滯(Approach Delay)觀念，進一步探討在不同交通情境下，延滯公式之適用性。藉由系統化的分析，找出適合台灣地區都市幹道應用之旅行時間推估模式。
此外，偵測器佈設位置對於模式績效的影響甚鉅，本研究透過實驗設計方法，以旅行時間推估模式為基準，分別從流量等級、路段長度分析因應不同交通資訊需求下的偵測器佈設準則，藉此找出適合本土的都市幹道路段路徑旅行時間推估模式及偵測器佈設位置，以提供用路人可靠的交通資訊。
模式數值分析結果顯示，旅行時間推估模式以Oh模式配合不同交通情境下的適用延滯公式之績效最佳，整體路段平均MAPE值約為15％左右。偵測器佈設組數以單一偵測器獲得之整體推估績效較為穩定且一致。而偵測器佈設位置方面，在高、中低流量以及長、短路段中，皆以佈設於路段中游處為佳。在部分特定的交通情境下，有其折衷設位置存在，即該區域內設置偵測器能同時因應交控需求，亦能滿足用路人資訊需求。此外，部分路段在加入交控偵測器後可提高模式之準確性以及推估績效，但是改善幅度不大，鑑於偵測器成本昂貴，在成本效益考量下，原則上一路段以佈設一組車輛偵測器為宜。最後，本研究歸納出在因應不同交通資訊需求的情況下之偵測器佈設準則，期供交通管理單位實務應用之參考。

Due to the rapid development of intelligent transport systems (ITS), there are apparent effects on improving traffic jam issues, saving energy and promoting safety of transportation in recent years. Among them, Advanced Transportation Management Systems (ATMS), has been the core of development in ITS all the time. The main functions include real time traffic flow detection and traffic control related activities. In addition, Advanced Traveler Information Systems (ATIS) also become the key item of development in ITS. If the information of ATMS and ATIS can be integrated in the future, it besides can carry out the traffic control strategies effectively, also can provide correct traffic information to road users at the same time. 
A macroscopic traffic flow model is established to estimate travel time in this study. In addition, this study joins the concept of approach delay to discuss suitability of intersection delay models under various traffic situations. With systematic analysis, this study intends to develop a travel time estimation model that is suitable for urban arterials of Taiwan.
An experimental design was conducted for travel time estimation by using the control factors, such as level of flow and the length of link to analyze the criteria for vehicle detectors allocation under various needs of traffic information. For which can verify the travel time estimation models and the location of detectors that is suitable for urban arterials.
The MAPE values were calculated to evaluate the proposed travel time estimation models and the installation criteria for vehicle detectors. In the issues of travel time estimation, the results were promising in view of most travel time estimates are statistically accepted. The best models are Oh model to match up the suitable delay models under various traffic situations. The MAPE values are all around 15%. In addition, the estimate performances are shown to be comparatively steady and consistent while installing single detector. The optimal detector location was identified to be about mid-block position from upstream intersection, and under some specific traffic situations, there were trade-off locations for vehicle detectors installation. In addition, link travel time estimates obtained by using pair-wise detectors is slightly better than that of using single vehicle detector, however, in view of the high cost of vehicle detector, it is suggested to install one vehicle detector at most in a single link on urban arterials.
Finally, the installation criteria for vehicle detectors under various needs of traffic information are proposed, which can provide a guideline for reference to the traffic authorities.

目   錄
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英文摘要
誌謝
目錄……………………………………………………………………………………I
圖目錄……………………………………………………………………………..…IV
表目錄………………………………………………………………………………..VI
第一章　緒論	1
1.1 研究背景與動機	1
1.2 研究目的	3
1.3 研究範疇	4
1.4 研究流程	5
1.5 研究內容	6

第二章 文獻回顧	9
2.1偵測器應用與佈設位置	9
2.1.1 偵測器佈設準則	9
2.1.2 交通控制需求為目的之相關研究	12
2.1.3 用路人資訊需求需求為目的之相關研究	15
2.2旅行時間推估方法	16
2.2.1 以車流理論為基礎之旅行時間推估方法	16
2.2.2 以統計理論為基礎之旅行時間推估方法	18
2.2.3 考慮號誌化路口影響之旅行時間推估方法	19
2.3 路口延滯公式相關文獻探討	20
2.3.1 延滯之定義	21
2.3.2 車輛延滯模式	24
2.4 現況分析	29
2.5 小結	33

第三章  理論模式	35
3.1 旅行時間推估模式	36
3.1.1 Oh模式於高速公路之應用	36
3.1.2 Oh模式於市區幹道之應用	38
3.1.3 因應不同交通資訊需求下Oh模式推估誤差分析	41
3.1.4 修正Oh模式演算方式	43
3.1.5 Oh模式演進流程	48
3.2 路口延滯公式	49
3.3 PARAMICS車流模擬模式	52
3.3.1 PARAMICS車流模擬系統介紹	52
3.3.2 模擬路網之參數校估	53
3.3.3 模擬參數適合度評估	54
3.3.4 PARAMICS API外掛程式	56

第四章 實驗設計與資料蒐集	58
4.1 模擬實驗設計	58
4.2 實驗情境設計	61
4.3 實驗路網構建	63
4.4 資料蒐集	67
4.4.1 原始Oh模式資料蒐集流程	67
4.4.2 修正後Oh模式資料蒐集流程	69
第五章 資料分析與模式驗證	71
5.1 Oh模式分析流程	71
5.1.1分析流程敘述	71
5.1.2 分析路網及組合	73
5.2 以單一偵測器為輸入項分析結果	74
5.2.1 初步分析	74
5.2.2 加入延滯公式探討	77
5.2.3 簡單線性迴歸分析	79
5.3 以雙偵測器為輸入項之分析結果	83
5.3.1 以原始Oh模式進行推估	83
5.3.2 以修正後Oh模式進行推估	85
5.4 探討折衷佈設位置之可能性	93
5.5 路徑旅行時間推估分析	98
5.6 小結	101

第六章 結論與建議	105
6.1 結論	105
6.2 建議	108


參考文獻	111
附錄一  各路段單組偵測器成對樣本T檢定........................................................115
附錄二  PARAMICS模擬路段OD矩陣表............................................................124
附錄三  路徑旅行時間推估模擬路網OD矩陣表.................................................128

圖目錄
頁次
圖1.3-1 研究範圍圖	5
圖1.4-1 研究流程圖	5
圖1.5-1 研究解題流程圖	8
圖2.4-1 台北市環路線圈偵測器資料輸出格式	31
圖3.1-1 修正Oh模式演算邏輯流程圖	47
圖3.1-2 Oh模式演進流程圖	49
圖3.3-2 真實旅行時間擷取過程圖	56
圖3.3-3 API旅行時間輸出格式圖	57
圖4.1-1 實驗設計程序圖	61
圖4.3-1 路度長度輸入選項圖	64
圖4.3-2 車道數輸入選項圖	65
圖4.3-3 號誌時制計畫輸入選項圖	65
圖4.3-4 OD起迄矩陣輸入選項圖	66
圖4.3-5 構建完成路網圖	66
圖4.3-6 路網偵測器佈設圖(範例)	67
圖4.4-1 模擬偵測器輸出格式	68
圖4.4-2 Oh模式演算程式輸入所需格式	68
圖4.4-3 Oh模式演算程式輸出格式	69
圖4.4-4 修正後Oh模式演算程式輸出格式	69
圖4.4-5 資料蒐集程序圖	70
圖5.1-1 Oh模式分析流程圖	72
圖5.2-1 單組偵測器推估誤差分析表(高流量)	75
圖5.2-2 單組偵測器推估誤差分析表(低流量)	75
圖5.2-3 高流量短路段之迴歸分析	80
圖5.2-4 高流量長路段之迴歸分析	81
圖5.2-5 中低流量長路段之迴歸分析	82
圖5.3-1 雙組偵測器推估誤差分析表(高流量)	84
圖5.3-2 雙組偵測器推估誤差分析表(低流量)	84
圖5.3-3 雙組偵測器推估誤差分析表(高流量)	86
圖5.3-4 雙組偵測器推估誤差分析表(低流量)	86
圖5.3-5 A路段雙組推估比較表	88
圖5.3-7 H路段雙組推估比較表	88
圖5.3-9 N路段雙組推估比較表	88
圖5.3-11 Q路段雙組推估比較表	89
圖5.3-13 G路段雙組推估比較表	89
圖5.3-15 V路段雙組推估比較表	89
圖5.5-1 虛擬路網圖	98
圖5.5-2 模擬車輛路線指派圖	99
圖5.5-3 路徑旅行時間分析圖(中低流量)	101
圖5.5-4路徑旅行時間分析圖(高流量)	101







表目錄
                                                                 頁次
表2.1-1 偵測器佈設準則	9
表2.1-2 客觀條件限制下偵測器佈設原則	10
表2.1-3 偵測器不同佈設位置比較表	11
表2.1-4　美國FHWA車輛偵測器之設置間距建議表	12
表2.1-5 國外全動態交控模式特性比較	14
表2.1-6  COMDYCS-3的路段偵測器佈設位置一覽表	15
表2.2-1 交通分析需求之旅行時間分類表	16
表2.2-2 Sisiopiku等人研究主要結論彙整(1)	19
表2.2-3 Sisiopiku等人研究主要結論彙整(2)	20
表2.3-1 延滯定義彙整表(狹義的解釋)	22
表2.3-2 各延滯公式之Akcelik公式參數對照表	26
表2.3-3 國外延滯模式特性比較表	28
表2.4-1 台北市偵測器佈設現況表	30
表2.4-2 台北市交控中心訪談紀錄	32
表3-1 本研究與其他相關研究之差異性	36
表3.1-1 偵測器組數MAPE績效(Oh+Webster)表	40
表3.1-2 路型與交通分類變數、類別與編碼	41
表3.1-3 中游及路口偵測器推估誤差模擬分析流程表	42
表3.1-4 中游及路口偵測器推估誤差分析表	43
表3.1-5 密度量測技術特性彙整表	44
表3.1-6 密度-流量-速度量測方式彙整表	45
表3.1-7 原始與修正後Oh模式推估誤差模擬分析流程表	46
表3.1-8 雙偵測器推估誤差分析表	48
表3.3-3 PARAMICS參數預設值之適用性比較表	55
表3.3-4 模擬值與DV真值比較表	57
表4.2-1 偵測器編號與佈設位置對照表	62
表4.2-2 實驗情境設計組合表	62
表4.3-1 實驗路網特性表	63
表5.1-1 MAPE的評估標準	73
表5.1-2 分析地點資訊	73
表5.2-1 單組偵測器推估旅行時間之誤差分析表(高流量路段)	76
表5.2-2 單組偵測器推估旅行時間之誤差分析表(低流量路段)	76
表5.2-3 路段G、J推估績效成對樣本檢定表(距路口150公尺處)	76
表5.2-4 分析延滯公式彙整表	77
表5.2-5 中游偵測器推估加入延滯公式適用性誤差分析比較表	79
表5.2-6 高流量短路段迴歸分析表(1)	80
表5.2-7 高流量短路段迴歸分析表(2)	80
表5.2-8 高流量長路段迴歸分析表(1)	81
表5.2-9 高流量長路段迴歸分析表(2)	81
表5.2-10 中低流量長路段迴歸分析表(1)	82
表5.2-11 中低流量長路段迴歸分析表(2)	82
表5.2-12 本研究建立之實驗路網迴歸式與績效差異表	83
表5.3-1 偵測器組合說明表	84
表5.3-2 雙組偵測器推估旅行時間之誤差分析表(高流量路段)	85
表5.3-3 雙組偵測器推估旅行時間之誤差分析表(低流量路段)	85
表5.3-4 雙組偵測器推估旅行時間之誤差分析表(修正Oh模式-高流量)	87
表5.3-5 雙組偵測器推估旅行時間之誤差分析表(修正Oh模式-低流量)	87
表5.3-17 單/雙組偵測器最佳組合推估績效比較表	91
表5.3-18  路段A單/雙組測器推估績效成對樣本檢定	91
表5.3-19  路段N單/雙組測器推估績效成對樣本檢定	91
表5.3-20 路段J單/雙組測器推估績效成對樣本檢定	92
表5.3-21 路段H單/雙組測器推估績效成對樣本檢定	92
表5.3-22 路段G單/雙組測器推估績效成對樣本檢定	92
表5.3-23 路段V單/雙組測器推估績效成對樣本檢定	92
表5.4-1 各偵測器間顯著性差異分析(高流量路段)	95
表5.4-2 單組偵測器推估旅行時間之誤差分析表(低流量路段)	97
表5.4-3 偵測器折衷佈設位置彙整表	97
表5.5-1路網特性表	98
表5.5-2 虛擬路網分析流程表	99
表5.5-3 路徑旅行時間分析表	100
表5.6-1 偵測器折衷佈設位置彙整表	103
表5.6-2 北部路型分類表	103
表6.2-1 因應不同交通資訊需求之偵測器建議佈設準則	110

1.	交通部運輸研究所，台灣地區發展智慧型運輸系統架構之研究，民國九十年。
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