高速公路因需求高於供給產生交通壅塞，使得營運能力降低與造成環境污染。因此將設置各種管制方法，以便提高高速公路營運能力，其中大眾運輸優先專用車道可優先讓大眾運輸通過壅塞路段，讓壅塞路段之運量提高，且讓受到壅塞所產生的延滯懲罰之大眾運輸得到更佳的行駛效率，節省旅行時間，並藉此吸引用路人從小汽車轉移搭乘大眾運輸。但在高速公路瓶頸區域上，大眾運輸需從專用車道匯入至一般車道上，當壅塞時段車輛將佔據瓶頸區域，所以並無法讓大眾運輸優先匯入瓶頸區域上，導致大眾運輸產生延滯，進而需設置主線儀控，以便有效控制一般車道上之車輛，並讓大眾運輸優先進行瓶頸區域，讓大眾運輸專用車道發揮最大之效果。雖各種高速公路管制策略將有效提高高速公路之營運能力，但各管制策略可能並無法發揮最佳之效果，亦可能造成反效果，所以應透過整合控制各管制方法，以便達到最適之效果，降低高速公路壅塞之可能。
    本研究以最適控制理論所發展之METANET巨觀交通流模式建立一非線性與最適化的大眾運輸優先整合交通控制策略，目標為全路段總旅行時間最小化與設置一路段小汽車與大客車平均旅行時間差，以作為大眾運輸優先車道搭配主線儀控與匝道儀控之控制邏輯，進而管制車道小汽車與加強大客車之通行能力及降低其旅行時間。最後以國道五號北上路段作為模式驗證之例子，並使用PTV VISSIM作為驗證之模擬平台。經過模擬後，發現本模型所設定的路段小汽車與大客車平均旅行時間差可以有效的描述於模擬模式上。在經過模擬後，在動態儀控下，本模式除了於大客車低流率之狀態誤差較高，可良好反映實際狀況；然而務實操作是以固定儀控操作，在固定儀控下，本模式除了在高流率與低期望小汽車與大客車平均旅行時間差之誤差較小以外，與模式結果產生較大的誤差。此方法可使用於大眾運輸專用車道上亦可使用於高乘載專用車道之管制上。

When it comes to highways, demand vastly exceeds supply, a fact which leads to congestion, reduces the operating capacity of highways, and creates added pollution. To counteract these problems and boost the operating capacity of highways, various traffic control methods are being slated for implementation. One option is the use of public transport priority lanes that prioritize public transport vehicles passing through congested road segments, thereby increasing traffic flow on crowded road sections and enhancing travel efficiency for buses delayed due to high congestion. In turn, this leads to a reduction in travel time and encourages motorists to switch to public transport. However, when encountering a highway bottleneck, where buses must merge from priority to regular lanes and the regular lanes are already occupied, priority merging breaks down, which again leads to delays in public transport. Mainline metering is thus required to more effectively regulate the flow of traffic and to optimize the use of public transport priority lanes by granting buses priority status when entering a highway bottleneck. Although any single strategy for regulating traffic could effectively increase the operating capacity of a highway, when used separately these methods are unable to achieve an optimal effect, and may in fact have the opposite outcome. That is why an integrated approach is necessary, one that draws on a variety of control methods to obtain an optimal effect and lower the likelihood of congestion.

  Applying the METANET macro traffic flow method, as espoused in optimal control theory, this study formed an integrated control strategy that is non-linear and optimized for public transport vehicles. Its objective was to minimize the travel time required for all road sections and to generate a difference in average travel time between regular cars and buses (including coaches) on a specified segment of road. The study applied a control logic consisting of several methods, including public transport priority lanes, mainline metering, and ramp metering, as a way to regulate car movement and prioritize the progress of buses in an attempt to lower travel time for the latter. To verify the effectiveness of this approach, National Freeway 5 was selected as a case study and the simulation platform PTV VISSIM was utilized.

  The study found that the simulation model was able to effectively illustrate the difference in travel time between cars and buses on the allotted road segment. When applying traffic responsive metering, apart from a larger deviation in the measure of buses in low traffic flow, the model was able to accurately reflect real-life traffic conditions. When fixed time metering was applied, on the other hand, aside from a smaller deviation in the measure of high traffic flow and low parameter average travel time difference between cars and buses, the model produced a larger deviation overall. The study shows that this integrated approach can indeed be applied to assist in the regulation of public transport priority lanes and high occupancy vehicle lanes.

目錄
 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	研究方法	3
1.4	研究範圍與內容	3
1.5	研究步驟與流程	4
 第二章 文獻回顧	6
2.1	高速公路交通管制策略	6
2.1.1	大眾運輸優先車道	6
2.1.2	匝道儀控	9
2.1.3	主線儀控	14
2.1.4	高速公路整合交通控制策略	16
2.2	最適交通控制理論	23
2.2.1	最適控制	23
2.2.2	最適交通控制	25
2.3	車流模擬軟體回顧	26
2.4	國道五號之相關文獻	27
2.5	綜合評析	28
 第三章 探討大眾運輸優先策略之意義與模式建構	29
3.1	大眾運輸優先策略之意義	29
3.2	建立最適交通控制策略	30
3.2.1	模式基本假設說明	31
3.2.2	符號說明	32
3.2.3	模式目標式	34
3.2.4	模式限制式	36
3.2.5	模式輸入與輸出值	39
 第四章 實例模擬設計與驗證	40
4.1	國道五號現況分析	40
4.1.1	研究範圍界定	47
4.1.2	模式基本假設說明	48
4.2	建立VISSIM模擬平台	48
4.2.1	VISSIM之相關參數設定	49
4.2.2	VISSIM模擬路網建構	51
4.2.3	VISSIM之路網驗證	53
 第五章 綜合評估分析	57
5.1	模式評估與分析	57
5.2	大眾運輸優先整合交通控制策略模式之測試與分析	58
5.2.1	模式測試綜合評估分析	68
5.3	大眾運輸優先整合交通控制策略模式於模擬模式之驗證與分析	69
5.3.1	模式模擬情境內容說明	69
5.3.2	模擬情境於模式求得之結果	72
5.3.3	績效評估指標	72
5.3.4	最適控制模式效益分析	73
5.3.5	模擬模式綜合評估分析	94
 第六章 結論與建議	96
6.1	結論	96
6.2	建議	101
 參考文獻	102
 附錄一	106

 
表目錄
表 2 1匝道儀控方法	10
表 3 1 模式中各項假設說明表	31
表 3 2 模式中各項輸入與輸出值說明表	39
表 4 1 國道5號交流道之里程數	41
表 4 2 國道五號爬坡里程表	41
表 4 3 國道五號隧道里程表	42
表 4 4 速限規定調整內容	44
表 4 5 模式中各項假設說明表	48
表 4 6 大客車與小汽車參數	49
表 4 7 VISSIM跟車行為參數內容與預設值	50
表 4 8 完整之主線與匝道模擬道路屬性說明表	51
表 4 9 VD監測資料之車輛數與平均車速	54
表 4 10 MAPE驗證結果統計表	55
表 5 1 路段基本流量和飽和流率相關資料設定	60
表 5 2 路網參數設定	60
表 5 3 模式參數相關資料	60
表 5 4 大客車需求率對小汽車需求率及期望路段小汽車與大客車平均旅行時間差之情境設計	61
表 5 5 大客車需求率對小汽車需求率及期望路段小汽車與大客車總旅行時間差之全路段總旅行時間	62
表 5 6 小汽車需求率對大客車需求率及期望路段小汽車與大客車總旅行時間差之情境設計	63
表 5 7 小汽車需求率對大客車需求率及期望路段小汽車與大客車總旅行時間差之全路段總旅行時間	64
表 5 8 期望路段小汽車與大客車總旅行時間差對大客車需求率及小汽車需求率之情境設計	66
表 5 9 期望路段小汽車與大客車總旅行時間差對大客車需求率及小汽車需求率之全路段總旅行時間	66
表 5 10佈設大眾運輸優先整合交通控制策略之路口相關組合情境說明	69
表 5 11 大眾運輸優先整合交通控制策略之路口相關組合情境說明一覽表	70
表 5 12 根據模擬情境於大眾運輸優先整合交通控制策略模式求解結果	72
表 5 13 各情境之通過路段車輛數模擬值（動態儀控）	74
表 5 14 各情境之平均旅行時間模擬值（動態儀控）	75
表 5 15 各情境之通過路段車輛數績效比較（動態儀控）	79
表 5 16 各情境之車輛平均旅行時間績效比較（動態儀控）	80
表 5 17 各情境之通過路段車輛數模擬值（固定儀控）	83
表 5 18 各情境之平均旅行時間模擬值（固定儀控）	84
表 5 19 各情境之通過路段車輛數績效比較（固定儀控）	88
表 5 20 各情境之車輛平均旅行時間績效比較（固定儀控）	89
表 5 21 動態儀控與固定儀控於各情境之通過路段車輛數模擬值比較	91
表 5 22 動態儀控與固定儀控於各情境之車輛平均旅行時間模擬值比較	92
 
圖目錄
圖 1 1 研究流程圖	5
圖 2 1 westbound I-80 at the San Francisco-Oakland Bay Bridge	15
圖 3 1 目標模式概念說明示意圖	35
圖 4 1 國道五號地理位置圖	40
圖 4 2 大客車行駛路肩及主線儀控	47
圖 4 3 本研究控制之路網	52
圖 4 4 VISSIM軟體所建立之路網	52
圖 4 5 VISSIM軟體所建立之路網	53
圖 4 6 車輛數MAPE驗證結果	55
圖 4 7 平均車速MAPE驗證結果	56
圖 5 1 本研究模式分析之相關作業內容	58
圖 5 2 車流方向配置說明示意圖	59
圖 5 3 大客車需求率對小汽車需求率及期望路段小汽車與大客車總旅行時間差之全路段總旅行時間	62
圖 5 4 小汽車需求率對大客車需求率及期望路段小汽車與大客車總旅行時間差之全路段總旅行時間	64
圖 5 5 期望路段小汽車與大客車總旅行時間差對大客車需求率及小汽車需求率之全路段總旅行時間	67
圖 5 6 中 — 中情境之車輛模擬績效值（動態儀控）	77
圖 5 7 中 — 高情境之車輛模擬績效值（動態儀控）	77
圖 5 8 高 — 中情境之模擬績效值（動態儀控）	78
圖 5 9 高 — 高情境之模擬績效值（動態儀控）	78
圖 5 10 中 — 中情境之車輛模擬績效值（固定儀控）	86
圖 5 11 中 — 高情境之車輛模擬績效值（固定儀控）	86
圖 5 12 高 — 中情境之車輛模擬績效值（固定儀控）	87
圖 5 13 高 — 高情境之車輛模擬績效值（固定儀控）	87

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