機車為台灣最主要的交通工具之一，特色為行進時不會遵行固定路線，經常會於同一車道內併行或連續超車，在過去針對機車行為研究中，試圖利用單一數學模型解釋機車推進模式及連續超車的各種行為。但本研究認為變化萬千的機車行為模式，若只利用單一模型解釋可能會造成模擬上的困難，且無法體現台灣車流混雜的道路真實情況，故本研究針對台灣機車的特殊行車狀態，於一般市區道路汽機車混合車道中的機車行為模式為研究主體。
    本研究利用深度學習運算演算法，建立機車行為模式預測模型，將機車的前進方向及影響機車推進的各項影響參數，建立其輸入與輸出變數的對應關係，並以攝影座標轉換法擷取道路機車座標，以求得更準確之研究數據，為了讓預測結果接近於數值型的座標預測，利用深度學習特殊的運算結構，結合座標及格位概念預測機車的推進行為，研究中將機車的推進行為，依座標詳細計算25個推進模式，配合25個影響行為參數，在連續的時間序列下建立關係矩陣，設計深度學習的運算結構規則。研究結果，透過模式建立成功將機車行為分成25個行進模式，並利用資料後段之25%與前段75%進行模式驗證，模式預測程度可達84%，證明模式預測機車行為確實有可行性，而後續研究可根據本研究之研究成果，蒐集完整的車流資訊執行模擬訓練，以建立完整的車流特性資料庫。

Motorcycle is one of the Taiwan main transportation vehicles, they cannot follow the specific route, and always frequently parallel or overtake in the identical traffic lane. In the past research about motorcycle moving behavior that tring to use a single mathematical model to explain the Motorcycle moving behavior models and the moving behaviors of continuous overtaking. However, this paper considered that it’s difficult to explain and simulate the changeable motorcycles behavior pattern by a single model, and it's unable to reflect the true situation of the mixed urban road in Taiwan. Therefore, this paper is aimed at special driving state of the Motorcycles in Taiwan and behavior pattern in the mixed road of the general urban road is the main research subject.
  This paper builds a predictive model of motorcycles moving behavior patterns, using the arithmetic structure with deep learning method. Establish the corresponding relationship between input and output variables of the motorcycles' forward direction and various influence parameters affecting the behavior. To obtain the complete traffic coordinates, using the coordinates of motorcycles with the camera coordinate conversion method, in order to make the prediction result approach the numerical coordinate prediction, using the special arithmetic structure of deep learning integrate coordinate and lattice concept. In the study, the motorcycles moving behavior is calculated in detail according to the coordinates of 25 propulsion modes ,with 25 influencing behavior parameters, establish a relational matrix in a continuous time series and design the operational structure rules for deep learning .The model result shows that through the establishment of the mode, the motorcycles moving behavior was successfully divided into 25 travel modes, finally to perform pattern verification, divide 25% section of the data ,and verify another 75% . The mode prediction degree can reach 84%, which proves that the model predicts the motorcycles moving behavior is indeed feasible. Subsequent research can collect complete traffic information and perform simulation training based on the results of this research to establish a complete vehicle flow characteristic database.

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 研究範圍3
1.4 研究流程3
1.5 確定問題5
第二章 文獻回顧6
2.1 微觀車流模型6
2.1.1 變換車道與接受間距模型6
2.1.2 心理-物理門檻模型11
2.1.3 機車微觀模型12
2.1.4 微觀車流模型小結15
2.2 機車推進模式17
2.2.1 神經網路20
2.2.2 深度學習網路23
2.2.3 常見模型25
2.3 文獻小結30
第三章 研究方法31
3.1 循環神經網路31
3.2 長短記憶神經網路(Long Short-Term Memory, LSTM)35
3.3 LSTM反向傳遞過程43
第四章 資料蒐集與分析48
4.1 資料蒐集目的	48
4.2 資料調查項目48
4.3 攝影測量	48
4.3.1 調查地點	49
4.3.2 調查工具	50
4.3.3 拍攝及調查作業	51
4.4 資料處理	52
4.4.1 投影模型	53
4.4.2 調查資料及環境空間分析	60
4.4.3 影響範圍空間定義	62
第五章 模式構建及驗證	68
5.1 模式構建	68
5.1.1 輸入變數	68
5.1.2 輸出變數	73
5.2 參數實驗及驗證	79
第六章 結論與建議	86
6.1 結論	86
6.2 建議	87
參考文獻	89

 
圖目錄
圖1. 1 研究流程圖	4
圖2. 1 車輛間距設定	8
圖2. 2 機車安全範圍	12
圖2. 3 機車行進路徑	13
圖2. 4 機車位能圖	14
圖2. 5 神經網路示意圖	20
圖2. 6 深層自編碼器結構	26
圖2. 7 受限波茲曼機	27
圖2. 8 自編碼器包含之RBM結構	28
圖2. 9 卷積神經網路結構	29
圖3. 1 循環網路結構示意圖	32
圖3. 2 循環網路神經元結構示意圖	32
圖3. 3 Elman網路	33
圖3. 4 Jordan網路	33
圖3. 5 循環單元展開	35
圖3. 6 循環神經網路與LSTM結構對應關係	35
圖3. 7 LSTM記憶塊結構	36
圖3. 8記憶塊連結示意圖	37
圖3. 9 控制開關與各單元之作用關係	38
圖3. 10 Input Gate輸出	39
圖3. 11 Forget Gate輸出	40
圖3. 12 Cell的輸出	41
圖3. 13 Output Gate輸出	42
圖3. 14 記憶塊各連接點權重	43
圖3. 15 LSTM各連接點梯度值更新算法	46
圖4. 1 觀測路段示意圖	50
圖4. 2 路段空間幾何圖	50
圖4. 3 攝影圖像失真示意圖(圖來源:Tzu-Chang Lee, 2007)	52
圖4. 4 攝影圖像扭曲	52
圖4. 5 相機幾何成像	54
圖4. 6 真實世界座標系統	58
圖4. 7 像素座標系統	58
圖4. 8 機車座標判斷位置	61
圖4. 9 機車尺寸所占空間座標	61
圖4. 10 資料形式	62
圖4. 11 機車橫向移動	63
圖4. 12 機車橫向影響變數空間	63
圖4. 13 速度與視野關係圖	64
圖4. 14 視野角度與橫向空間定義	65
圖4. 15 機車完整影響範圍空間定義	66
圖4. 16 目標車與範圍空間鄰車	67
圖5. 1 The Tensor’s Flow at Time-Sequential Order	70
圖5. 2 初步實驗訓練結果	73
圖5. 3 機車偏移角度示意	74
圖5. 4 機車格位移動狀態	75
圖5. 5 第二次實驗網路結構示意圖	76
圖5. 6 第二次實驗訓練結果	77
圖5. 7 第三次實驗網路結構示意圖	78
圖5. 8 第三次實驗訓練結果	79
圖5. 9 資料填充排序	80
圖5. 10 模式訓練圖(一)	81
圖5. 11 預測結果擬合圖(一)	81
圖5. 12 模式訓練圖(二)	82
圖5. 13 預測結果擬合圖(二)	82
圖5. 14 模式訓練圖(三)	83
圖5. 15 預測結果擬合圖(三)	83

 
表目錄
表2. 1 單一微觀車流模型與機車微觀車流模型比較	16
表2. 2 擠壓函數類型	21
表4. 1 測量工具	51
表4. 2 控制點調查結果	59
表4. 3 計算結果及其誤差	60
表4. 4 歷年機車實體尺寸統計表	61
表4. 5 速率與視野角度關係	64
表5. 1 車流資料編排形式	72

參考文獻

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