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系統識別號 U0002-2407201211031000
中文論文名稱 風景區交通壅塞狀況動態預警研析-以日月潭國家風景區為例
英文論文名稱 Dynamic traffic jam forecasting of scenic area - A case study of Sun Moon Lake
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 運輸管理學系碩士班
系所名稱(英) Department of Transportation Management
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 郭思漢
研究生英文姓名 Tzu-Han Kuo
學號 698660122
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2012-06-28
論文頁數 134頁
口試委員 指導教授-劉士仙
委員-胡守任
委員-張雅梅
中文關鍵字 智慧型運輸系統  壅塞預警  卡門濾波  加權趨勢平滑 
英文關鍵字 ITS  warning call  Kalman Filter  moving average method 
學科別分類 學科別社會科學管理學
中文摘要 近年來,知名之觀光遊憩區於周休及連續假期時常湧入大量人潮造成壅塞;政府為了提升景區交通服務水準,因此擬導入先進的智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System, ITS) 科技,使景區之交通壅塞能事前預警,防範於未然。本研究以日月潭國家風景區為例,利用現有車輛偵測器資訊提前預測景點壅塞狀況,並嘗試比較路網中不同之路段(節線)或景點(節點)資訊於景區壅塞預測之準確與可靠度績效,做為未來評估與選擇交通管制之參考。
以路段速率透過加權平滑推估進行預測,並以卡門濾波法演算進行停車場流量動態推估,並嘗試以時空數列方法對日月潭路網進行時空分析,最後以VISSIM軟體模擬日月潭交通路網。
結果顯示,以近景區之停車場評估景區壅塞較週邊路段更具優勢,且根據壅塞門檻以預測壅塞預警,可以提早60分鐘準備應便,準確率約為80%。
英文摘要 Due to the overwhelming tourists, congestion in some scenic area became a dead lock recently, especially in long vocation. To improve the quality of well-known scenic spot, authority introduces some advanced technologies of Intelligent Transport System (ITS) into this area, and hope that it could response the incident in advance before it gets worse. Sun Moon Lake National Scenic Area is on the top list of well-known spots cross the Taiwan Strait to be the first choice of this study area. With density layout vehicle detector (VD) data, we compare with types of link and node information in order to provide the effective performance index for traffic control in the near future.
This study applies weighted average method and extended Kalman Filter for link and node performance assessments separately. Furthermore, to explore the spatial relationships of traffic congestion of upstream and downstream, STARIMA is also included based on a full data by a traffic simulation software, VISSIM.
After discussion in details, the congestion of parking lot near major scenic spot is best for traffic control than those from links in surrounded area. Based on the standard threshold of congestion index, the warning call could make one hour in advance with accuracy of 80%.
論文目次 致謝 i
中文摘要 iii
英文摘要 iv
目錄 I
圖目錄 III
表目錄 V
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍 2
1.4 研究流程 3
1.5 研究內容 5
第二章 文獻回顧 6
2.1 景區ITS應用現況 6
2.2 路段交通壅塞指標 12
2.3 動態短期交通資訊推估方法 12
2.4 資訊時間與空間關聯 14
2.5 小結 15
第三章 研究方法與模式建構 16
3.1 簡單加權趨勢平滑推估法 16
3.2 時間數列 18
3.3 卡門濾波演算法及路段與停車場關聯模式建構 20
3.4 時空數列與空間權重設置 27
第四章 案例分析與討論 36
4.1 交通現況調查 36
4.2 VISSIM微觀車流模擬 42
4.3 模式推估 48
4.4 分析與討論 73
第五章 結論與建議 78
5.1 結論 78
5.2 建議 79
參考文獻 80
附錄 A 86
附錄 B 89
附錄 C 91
附錄 D 113


圖 1.3.1 研究範圍簡圖 3
圖 1.4.1 研究流程圖 4
圖 3.2.1 簡易ARIMA模式建構流程 20
圖 3.3.1 卡門濾波演算流程圖 22
圖 3.3.2 路外停車場與路段關係圖 25
圖 3.3.3 簡化後路外停車場與路段關係圖 25
圖 3.4.1 空間權重示意圖 28
圖 3.4.2 時空數列簡化路網範例 29
圖 3.4.3 時空數列範例權重設置 30
圖 4.1.1 日月潭周邊車輛偵測器 36
圖 4.1.2 VD06 2010年南下車流 40
圖 4.1.3 VD06 2010年北上車流 41
圖 4.2.1 日月潭交通模擬路網範圍 43
圖 4.2.2 日月潭VISSIM交通模擬路網 44
圖 4.2.3 模擬輸出- VD06 流量與速率 45
圖 4.2.4 模擬輸出- VD07流量與速率 45
圖 4.2.5 模擬輸出- VD22 流量與速率 46
圖 4.2.6 日月潭中興停車場所在位置簡圖 47
圖 4.2.7 模擬輸出-水社停車場停車數量 47
圖 4.2.8 模擬輸出-VD07南下平均速率 48
圖 4.3.1 加權平滑模式權重比較圖 49
圖 4.3.2 以加權平滑預測之路段速率推估 50
圖 4.3.3 路段速率差分後ACF 55
圖 4.3.4 路段速率差分後PACF 55
圖 4.3.5 路段速率時間數列推估值 57
圖 4.3.6 時間數列模式殘差之ACF 57
圖 4.3.7 時間數列模式殘差之PACF 58
圖 4.3.8 停車數量卡門濾波推估 62
圖 4.3.9 簡化後日月潭交通路網 67
圖 4.3.10 時空數列殘差STACF 71
圖 4.3.11 時空數列殘差STPACF 71
圖 4.3.12 VD07流量時空數列模式推估值 72


表 2.1 1 阿卡迪亞國家公園旅行及交通管理系統組成 7
表 2.1 2 國內各景區交通管理措施比較表 10
表 2.2 1 擁擠指標分群交通特性 12
表 3.1 1 加權平滑權重值 17
表 3.3 1 時間數列模式認定方法 24
表 3.4 1 時空數列階次認定方法 33
表 4.1 1 日月潭周遭車輛偵測器特色 37
表 4.3 1 加權平滑模式權重比較表(MAPE) 49
表 4.3 2 以加權平滑預測之路段速率推估值 50
表 4.3 3 以簡單加權法之路段速率1小時內加權平滑推估結果 51
表 4.3 4 路段速率ADF檢定 53
表 4.3 5 差分後路段速率ADF檢定 54
表 4.3 6 路段速率ARI(1,1)參數校估 55
表 4.3 7 路段速率時間數列推估值 56
表 4.3 8 以時間數列預測之路段速率1小時內加權平滑推估結果 58
表 4.3 9 停車場車數ADF檢定 59
表 4.3 10 差分後停車場車數ADF檢定 60
表 4.3 11 停車數量ARI(1,1)參數校估 60
表 4.3 12 停車數量卡門濾波推估值 61
表 4.3 13 以卡門濾波預測之停車數量1小時內平滑推估結果 62
表 4.3 14 壅塞狀況判斷定義 63
表 4.3 15 以加權平滑預測之路段速率1小時內壅塞狀況判斷準確度 64
表 4.3 16以加權平滑預測之路段速率1小時內壅塞狀況判斷準確度(續) 65
表 4.3 17 以時間數列預測之路段速率壅塞狀況判斷準確度 65
表 4.3 18 以時間數列預測之路段速率壅塞狀況判斷準確度(續) 65
表 4.3 19 以卡門濾波預測之停車場資料未來壅塞狀況判斷準確度 66
表 4.3 20 以卡門濾波預測之停車場資料未來壅塞狀況判斷準確度(續) 66
表 4.3 21 一階時空數列空間權重 67
表 4.3 22 二階時空數列空間權重 67
表 4.3 23 VD07南下流量ADF檢定 68
表 4.3 24 時空數列模式STACF 69
表 4.3 25 時空數列模式STPACF 69
表 4.3 26 時空數列模式參數校估 70
表 4.3 27 VD07流量時空數列模式推估值 72
表 4.3 28 路段流量長期平滑推估結果 73
表 4.4 1 景點壅塞狀況方法推估綜合比較 76
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論文使用權限
  • 同意紙本無償授權給館內讀者為學術之目的重製使用,於2012-07-25公開。
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