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指導教授：廖顯宗 研究生：卓佳怡

運用 GPS 探勘高速公路實施高乘載 可行性 - 以台北至新竹為例. 指導教授：廖顯宗 研究生：卓佳怡. 大綱. 第一章 緒論 第二章 文獻探討 第三章 研究方法 第四章 預期結果. 第一章 緒論. 研究背景與動機. 實施 高乘載車輛專用車道 優點 針對高乘載車輛專用車道之相關研究 學者們鮮少利用 GPS 分析使用高乘載專用車道可行性之分析. 研究目的. 先進的智慧型交通運輸系統 國道一號五 股 楊梅路段拓寬工程，長期交通壅塞 利用國道客運提供之 GPS 資訊 選擇台北至新竹高速公路之路段 研究目的如下：

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Presentation Transcript

  1. 運用GPS探勘高速公路實施高乘載 可行性-以台北至新竹為例 指導教授：廖顯宗 研究生：卓佳怡

  2. 大綱 • 第一章 緒論 • 第二章 文獻探討 • 第三章 研究方法 • 第四章 預期結果

  3. 第一章 緒論

  4. 研究背景與動機 • 實施高乘載車輛專用車道優點 • 針對高乘載車輛專用車道之相關研究 • 學者們鮮少利用GPS分析使用高乘載專用車道可行性之分析

  5. 研究目的 • 先進的智慧型交通運輸系統 • 國道一號五股楊梅路段拓寬工程，長期交通壅塞 • 利用國道客運提供之GPS資訊 • 選擇台北至新竹高速公路之路段 • 研究目的如下： • 篩選台北至新竹的旅行時間特性 • 高速公路局所提供之各站匝道交通流量，作為高乘載之標準 • 分析高速公路旅行時間之資訊，作為高乘載之標準，以達到降低高速公路的車流輛

  6. 研究範圍與限制 • 某國道客運公司2008年1月至2010年12月間經由GPS行車記錄器所紀錄之行車資料 • 高速公路較易壅塞之路段-台北至新竹 • 時間為平日五天以及週休假日兩天 • 研究限制如下： • 以國道客運駕駛者行駛台北至新竹為研究範圍，其餘路段不在本研究中探討 • 將行車資料之資料庫欄位為0或有異常狀態的值刪除 • 剔除中途下交流道和讓旅客上下車之此路時間和經緯度

  7. 研究流程 研究課題確認 文獻探討 智慧型運輸系統 資料探勘 國內外高乘載歷史與實施之經驗 國內外高乘載相關研究與文獻 GPS應用高速公路運輸相關文獻 研究方法 資料分析 結論與建議

  8. 論文架構

  9. 第二章 文獻探討

  10. 智慧型運輸系統 • 利用先進科技發展，使傳統式運輸系統「智慧化」 • 改善人、車、路等運輸次系統間的互動關係 • 增進運輸系統之安全、效率與舒適 • 同時降低交通環境衝擊 • 世界上發展ITS技術的方向：

  11. 資料探勘（1/6）

  12. 資料探勘定義（2/6）

  13. 資料探勘流程（3/6）

  14. 資料探勘應用（4/6）

  15. 資料探勘方式（5/6）

  16. 資料探勘工具（6/6）

  17. 國內高乘載歷史與實施之經驗 • 鍾智林（2008），臺北市信義快速道路 • 春節為主的連續假期間實施高乘載管制 • 高速公路設置HOV車道與高乘載管制接受度結論： • 部分高速公路路段具設置HOV車道之條件 • 高乘載管制是春節期間交通疏導措施滿意度最高 • 若提供誘因，可有效降低反對聲浪

  18. 國外高乘載歷史與實施之經驗

  19. 國內高乘載相關研究文獻（1/2） • 高速公路春節連續假日高乘載管制措施績效：

  20. 國內高乘載相關研究文獻（2/2）

  21. 國外高乘載相關研究文獻

  22. GPS應用於國內高速公路運輸相關研究與文獻

  23. 各路段和匝道流量（1/6）

  24. 各路段和匝道流量（2/6）

  25. 各路段和匝道流量（3/6）

  26. 各路段和匝道流量（4/6）

  27. 各路段和匝道流量（5/6）

  28. 各路段和匝道流量（6/6）

  29. 第三章 研究方法

  30. 研究步驟

  31. 集群 • 集群（Cluster）也稱為同質分組或群集 • 集群化通常是其他資料探勘以及模型化的前導作業 • 市場行銷調查前，會根據客戶基本資料將顧客集群化，再分析每群類似的顧客各自喜歡哪類促銷，以擬定不同的行銷策略

  32. GPS行車紀錄器

  33. 資料的收集與編碼

  34. 資料篩選 • 從車輛的感測器或在感測站所擷取的資料可能會有異常值的產生 • 故障、維修或車輛調度等情況 • 導致部分資料無法使用 • 本研究資料庫資料為0或有異常狀態的值加以過濾刪除

  35. 第四章 預期結果 • 隨著高速公路邁入智慧化的時代 • 錯綜複雜的道路交通問題 • 人、車、路及環境之交互作用結果 • 提昇公路運輸效率、減少車流量及提升環境品質 • 研究預期結果： • 擬定實施有關高乘載之時間 • 擬定實施有關高乘載之路段 • 高乘載結果進行分析及彙整，進而判定該時間及路段有其實施高乘載政策之需求

  36. 謝謝聆聽

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