高速公路客運車輛旅行時間預測之實證評析

Empirical Validation of Freeway Bus Travel Time Forecasting

10.6402/TPJ.200312.0651

魏健宏(Chien-Hung Wei)；林士傑(Shih-Chieh Lin)；李穎(Ying Lee)

高速公路 ； 旅行時間 ； 類神經網路 ； 智慧型運輸 ； Freeway ； Travel time ； Artificial neural networks ； Intelligent transportation systems

運輸計劃季刊

32卷4期（2003 / 12 / 30）

651 - 679

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本研究係以先前構建之旅行時間預測模式為基礎，運用類神經網路開發了具有良好預測能力的旅行時間模式後，所進行的實證分析研究。主要是以真實車流資料對模式輸出結果進行充分驗證，考慮單一群組、跨群組等不同路段長度與特性對於旅行時間之影響，滿足實際生活中所可能發生的不同區間使用者需求，彰顯出模式在各種狀況下的穩定性以及未來實務應用階段的準確可靠能力。本研究分別從使用者觀點與管理者觀點採用不同評估指標驗證分析結果，初步確認了類神經網路於國內高速公路旅行時間預測之實務應用可行性與高度準確性，亦將國內智慧型運輸系統的發展願景向前推進。

A travel time forecasting model has been developed satisfactorily in previous research using the artificial neural networks. In order to assess how effective the model is in the real traffic condition, we conducted this validation study. In this study, we discussed the model forecasting ability in different distances with different origin and destination pairs. In comparing real bus travel time with the forecasted travel times, we employed four criteria to evaluate the model outputs. The empirical results indicated stable and reliable performance of the proposed forecasting model. While more validations are required, this study showed very promising practical applicability of the proposed model in the Intelligent Transportation Systems (ITS) context.

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