路徑旅行時間為駕駛者路徑選擇之重要資訊，國內業務主管單位受預算經費之限制，替代道路上無法全面佈設偵測器；目前國內外應用偵測器資料對旅行時間推估，多以高速公路為研究對象，主要因為高速公路的車流行為較為單純；在號誌幹道系統上，車流另外受號誌之干擾而停等，產生延滯的情況與高速公路環境顯著不同；因此過去研究以偵測器資料為主之高速公路理論模式，並無法適用於號誌化之幹道系統，需要大幅的修正。
本研究有鑑於此，在偵測器佈設不足之前題下，以倒推起迄車流量之概念，架構路徑上各路段之相互關係，並利用遞迴演算的卡門濾波（Kalman Filter）模式作為基礎，以即時偵測器蒐集之資料為檢核點之限制，嘗試建立出在資訊不完全（Incomplete）條件下之路徑旅行時間預測模式，並以省道台1線及台15線為範例路網進行分析，同時討論偵測器密度、飽和度、事件與資料融合等不同情境下動態路徑旅行時間的預測績效。

Dynamic travel time forecast on an alternate path is recognized as valuable information for drivers to switch routes. However, insufficient installment of detectors especially on arterials is usually suggested by local government due to the limited budget. Therefore, model that can solve problems of dynamic travel time forecasting on alternate paths with only incomplete detector data is asked with great attention.
This paper suggests dynamic origin-destination matrices estimation approach to construct the link flow dynamic relationships, and applies adaptive Kalman filter process to adjust the error. Finally, a case study of alternate path travel time information is provided with deliberating experimental design to illustrate the performance of suggested approach under different levels of the layout density of vehicle detector installation, saturation flow and with/without the incident and data fusion.

目錄
目錄	I
圖目錄	III
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 研究對象及範圍	4
1.4 內容與流程	5
1.5 研究方法	7
第二章　文獻回顧	8
2.1旅行時間推估模式回顧	8
2.2資訊不完整之交通參數推估	11
2.3狀態空間理論	12
2.3.1線性狀態空間	12
2.3.2非線性狀態空間	12
2.4小結	14
第三章　研究方法與模式構建	15
3.1系統架構與定義說明	15
3.2全路段旅行時間模式	16
3.2.1路段旅行時間推估模式	16
3.2.2路口延滯模式	18
3.3卡門濾波模式	22
3.3.1適應性卡門濾波	23
3.3.2 模式求解過程	27
3.4模式構建	31
3.4.1 未知路段交通參數求解模式	31
3.4.2 最陡坡降法	35
3.4.3 動態路徑旅行時間演算法	37
3.5實驗設計	41
3.5.1路徑旅行時間預測誤差影響因子	42
3.5.2資料融合	43
3.5.3評估架構與方法	44
第四章　資料蒐集	48
4.1實測計畫	48
4.1.1實測地點選擇	49
4.1.2偵測器之選擇	53
4.1.3交通參數蒐集	54
4.2資料整理	56
4.2.1偵測器輸出資料整理	56
4.2.2錄影輸出資料整理	57
4.3實驗因子之資料蒐集	59
第五章　模式驗證與資料分析	60
5.1路徑旅行時間分析	60
5.1.1路徑旅行時間預測計算	60
5.1.2路徑旅行時間預測績效評估	62
5.2偵測器佈設情境分析	78
5.2.1模擬情境之影響因子評估	79
5.2.2資料融合之模擬情境影響因子評估	85
5.3不同時階長度之路徑旅行時間績效差異評估	93
5.3.1動態估計之旅行時間預測績效（時階長度2分鐘）	93
5.3.2瞬時估計之旅行時間預測績效（時階長度5分鐘）	94
5.3.3不同時階長度下之綜合績效評析	95
5.4綜合評析	99
第六章　結論與建議	104
6.1結論	104
6.2建議	105
參考文獻	106
附錄A	109
附錄B	111
附錄C	131
附錄D	201
附錄E	226
附錄F	243
附錄G	282
圖目錄
圖1.3.1研究對象示意圖	4
圖1.3.2市區道路之路徑示意圖	5
圖1.4.1研究內容流程圖	6
圖3.1.1路徑分段頭尾佈設偵測器示意圖	15
圖3.2.1 Webster與Akcelik之飽和度變化趨勢（以路段A為例）	20
圖3.3.1卡門濾波模式示意圖	23
圖3.3.2依時變動線性迴歸示意圖	24
圖3.3.3系統狀態係數矩陣線之性迴歸示意	26
圖3.3.4流量觀測值係數矩陣之線性迴歸示意	27
圖3.4.1偵測器資訊不完全示意圖	31
圖3.4.2預測參數示意圖	32
圖3.4.3推估及預測參數處理過程示意圖	33
圖3.4.4路段旅行時間Time Lag示意圖	35
圖3.4.5最陡坡降搜尋最佳解示意圖	36
圖3.4.5最陡坡降法搜尋過程平面示意圖	36
圖3.4.6路段參數Time Lag示意圖	38
圖3.4.7演算法流程示意圖	40
圖3.5.1偵測器佈設密度示意圖	45
圖4.1.1台1線實驗範圍路徑圖	49
圖4.1.2台15線實驗範圍路徑圖	51
圖4.1.3台15線實驗範圍路徑圖	52
圖4.2.1人工比對錄影真值示意圖	58
圖5.1.1實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（94/10/07/1,5）	64
圖5.1.2實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（94/10/07/1,4）	65
圖5.1.3實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（94/10/07/2,5）	65
圖5.1.4實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（94/10/07/1,3）	66
圖5.1.5實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（94/10/07/2,4）	66
圖5.1.6實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（94/10/07/3,5）	67
圖5.1.7實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/05/1,5）	67
圖5.1.8實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/05/1,4）	68
圖5.1.9實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/05/2,5）	68
圖5.1.10實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/05/1,3）	69
圖5.1.11實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/05/2,4）	69
圖5.1.12實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/05/3,5）	70
圖5.1.13實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/06/1,5）	70
圖5.1.14實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/06/1,4）	71
圖5.1.15實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/06/2,5）	71
圖5.1.16實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/06/1,3）	72
圖5.1.17實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/06/2,4）	72
圖5.1.18實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/07/06/3,5）	73
圖5.1.19實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/09/29/1,5）	73
圖5.1.20實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/09/29/1,4）	74
圖5.1.21實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/09/29/2,5）	74
圖5.1.22實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/09/29/1,3）	75
圖5.1.23實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/09/29/2,4）	75
圖5.1.24實測之路徑旅行時間預測值與錄影真值MAPE（95/09/29/3,5）	76
圖5.2.1模擬情境之路徑旅行時間預測（未飽和、無事件、Level 1∕密）	80
圖5.2.2模擬情境之路徑旅行時間預測（未飽和、無事件、Level 2∕中）	80
圖5.2.3模擬情境之路徑旅行時間預測（未飽和、無事件、Level 3∕疏）	80
圖5.2.4模擬情境之路徑旅行時間預測（過飽和、無事件、Level 1∕密）	80
圖5.2.5模擬情境之路徑旅行時間預測（過飽和、無事件、Level 2∕中）	81
圖5.2.6模擬情境之路徑旅行時間預測（過飽和、無事件、Level 3∕疏）	81
圖5.2.7模擬情境之路徑旅行時間預測（未飽和、有事件、Level 1∕密）	81
圖5.2.8模擬情境之路徑旅行時間預測（未飽和、有事件、Level 2∕中）	81
圖5.2.9模擬情境之路徑旅行時間預測（未飽和、有事件、Level 3∕疏）	82
圖5.2.10模擬情境之路徑旅行時間預測（過飽和、有事件、Level 1∕密）	82
圖5.2.11模擬情境之路徑旅行時間預測（過飽和、有事件、Level 2∕中）	82
圖5.2.12模擬情境之路徑旅行時間預測（過飽和、有事件、Level 3∕疏）	82
圖5.2.13模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、未飽和、無事件、Level 1∕密）	86
圖5.2.14模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、未飽和、無事件、Level 2∕中）	86
圖5.2.15模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、未飽和、無事件、Level 3∕疏）	86
圖5.2.16模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、過飽和、無事件、Level 1∕密）	86
圖5.2.17模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、過飽和、無事件、Level 2∕中）	87
圖5.2.18模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、過飽和、無事件、Level 3∕疏）	87
圖5.2.19模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、未飽和、有事件、Level 1∕密）	87
圖5.2.20模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、未飽和、有事件、Level 2∕中）	88
圖5.2.21模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、未飽和、有事件、Level 3∕疏）	88
圖5.2.22模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、過飽和、有事件、Level 1∕密）	88
圖5.2.23模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、過飽和、有事件、Level 2∕中）	88
圖5.2.24模擬情境之路徑旅行時間預測（融合、過飽和、有事件、Level 3∕疏）	89
圖5.3.1各時階長度預測績效MAPE與PE（95/07/05）	96
圖5.3.2各時階長度預測績效MAPE與PE（95/07/06）	97
圖5.3.3各時階長度預測績效MAPE與PE（95/09/29）	98
圖5.4.1各情境資料融合前後之預測誤差對照圖	101
圖5.4.2各情境事件影響之預測誤差對照圖	102
表目錄
表2.1.1號誌化交叉路口之車輛延滯模式分類	10
表3.2.1 Webster與Akcelik之飽和度趨勢測試（以路段A為例）	20
表3.2.2 Webster與Akcelik績效評估	21
表3.2.3延滯公式績效比較	21
表3.5.1 EMS評估	46
表3.5.2變異數分析	47
表4.1.1台1線實驗範圍基本屬性資料	50
表4.1.2台15線實驗範圍基本屬性資料	51
表4.1.3台15線實驗範圍基本屬性資料	52
表4.1.4偵測器輸出參數定義	54
表4.1.5偵測器輸出（Time Base）	55
表4.1.6偵測器輸出（Vehicle Base）	55
表4.2.1偵測器資料輸出整理	56
表4.3.1情境因子模擬	59
表4.3.1模擬路網設定資料	59
表5.1.1資料更新前之路段資訊	61
表5.1.2資料更新後之路段資訊	62
表5.1.3絕對誤差百分比評估標準	63
表5.1.4路徑旅行時間預測	63
表5.1.5綜合預測績效整理（台1線，94/10/07）	76
表5.1.6綜合預測績效整理（台15線，95/07/05）	77
表5.1.7綜合預測績效整理（台15線，95/07/06）	77
表5.1.8綜合預測績效整理（台15線，95/09/29）	77
表5.1.9系統目標式之流量推估績效	78
表5.2.1各情境因子平均誤差整理	82
表5.2.2情境因子組合	83
表5.2.3無資料融合下影響因子EMS評估	84
表5.2.4無資料融合下變異數分析	84
表5.2.5無資料融合下VD密度分析	85
表5.2.6各情境資料融合之平均誤差整理	89
表5.2.7情境因子組合	89
表5.2.8資料融合下影響因子EMS評估	90
表5.2.9資料融合下變異數分析	91
表5.2.10資料融合下VD密度分析	91
表5.2.11資料融合前與融合後之T檢定分析	92
表5.3.1綜合預測績效整理（台15線，95/07/05，TC=120）	94
表5.3.2綜合預測績效整理（台15線，95/07/06，TC=120）	94
表5.3.3綜合預測績效整理（台15線，95/09/29，TC=120）	94
表5.3.4綜合預測績效整理（台15線，95/07/05，TC=300）	95
表5.3.5綜合預測績效整理（台15線，95/07/06，TC=300）	95
表5.3.6綜合預測績效整理（台15線，95/09/29，TC=300）	95
表5.3.7各時階長度預測績效綜合整理（台15線，95/07/05）	96
表5.3.8各時階長度預測績效綜合整理（台15線，95/07/06）	97
表5.3.9各時階長度預測績效綜合整理（台15線，95/09/29）	98
表5.3.10動態與瞬時估計之變異數分析	99
表5.4.1各情境資料融合之平均誤差整理	100
表5.4.2各情境資料融合之平均誤差整理	100
表5.4.3各情境以事件歸類之平均誤差整理	101

參考文獻
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