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書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 國道一號車道寬度

另外網站漳州台商区至龙文区过境段公路附属配套工程开工建设也說明：据悉，该项目位于漳州龙文区郭坑镇漳滨村，是国道G324线重要组成部分，项目按照一级公路兼城市主干路标准建设。路线全长2.45公里，其中A匝道长1.08 ...

淡江大學 運輸管理學系碩士班 董啟崇所指導 葉蕢誠的 應用支援向量迴歸於交通資料遺失值之插補：以固定式車輛偵測器資料為例 （2015），提出國道一號車道寬度關鍵因素是什麼，來自於遺失值、支援向量迴歸、差分模型、插補模式。

而第二篇論文國立成功大學 土木工程學系碩博士班 李德河所指導 賴明煌的 以雨量基準建立公路通行管理準則－以阿里山公路為例 （2012），提出因為有 降雨、阿里山公路、崩壞、管理基準的重點而找出了 國道一號車道寬度的解答。

最後網站杭浦高速公路海盐联络线（一期）竣（交）工质量评定检测 ...則補充：技术标准：项目主线采用《公路工程技术标准》（JTG B01-2014）中的双向六车道高速公路标准，设计速度120公里/小时，路基宽度34.5米；武原互通连接线采用 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了國道一號車道寬度，大家也想知道這些：

應用支援向量迴歸於交通資料遺失值之插補：以固定式車輛偵測器資料為例

為了解決國道一號車道寬度的問題，作者葉蕢誠 這樣論述：

　　道路管理者或規劃者常依據交通即時資料，作為瞭解道路的車流狀況的基礎，並得依此擬定因應管理策略與提供用路人路況資訊。但交通資料可能因蒐集、傳輸或處理過程可能發生異常或遺失的狀態，而影響道路管理者對路網的判斷，因此處理交通資料的遺失為值得重視的課題。目前國內外提出處理交通資料遺失值的插補方法甚為多元，但在實務上並未有共識的最佳方法，因為都有其運用上的限制，例如方法理論上模式假設與限制，演算過程較耗時或困難；或需利用黑盒子形式軟體為輔助工具，較無法理解內部運作關係，導致操作較容易受限；或需要大量歷史資料及模式識別方法建立專用模型以提高插補績效；此外，研究結果較少針對模式參數穩定性或泛用性進行探

討，而實證範圍通常較侷限特定區域。　　支援向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)係源自於支援向量機的機器學習方法，早期運用於模式識別領域，其具有容許誤差、不需過多假設，且透過核函數(Kernel Function)處理在高維空間非線性轉換問題的特點。相關研究透過此方法處理交通領域的問題，如交通量預測、旅行時間預測等，證實有良好的成果。因此本研究目的係構建以SVR為基礎的快速反應插補模型，並檢視其特性，包括預測準確性、模式參數是否達到穩定及泛用，以及操作上是否容易，追求建立一套可以簡易修正的基礎模式參數，並可調整因應適用於不同的情境狀態問題。本研究有別以往研究模

式構建直接以原始時序資料投入模式中，模式構建係以基本鄰近上、下游資料作為錨定值及上下游資料間相對變動量(差分值)之核心差分反應模型，並可透過調整因子來鬆綁模式應用限制，如參考點相對位置及車道數變化等。另基於現階段國內交通資料的蒐集仍以固定式車輛偵測器為主，本研究選擇以封閉式直線路段之速率資料作為模式示範插捕對象，並選擇不同道路等級與區域進行校估及驗證。SVR模式參數校估可分為兩部分，其一為模式內部運作參數之懲罰系數C、核函數的寬度係數γ，以及不敏感損失函數的寬度ε，並以先設ε值進行K-fold交叉驗證進行調校(C, γ)；其二為校估轉換後之線性迴歸式的權重係數ω及截距項。　　參數校估結果顯示，

在設定ε值下，未刪除極端值所校估模式內部運作參數C與γ在各情境或區域下，整體參數呈現較不一致或變動範圍較大的不穩定狀態，而經由刪除極端值後，部分子模式在不同情境或區域參數趨於穩定在較小範圍內，其中參數C多收斂於1~4之間，γ則收斂於0.03~1之間，可視為有限度的穩定。但在線性迴歸的參數校估結果顯示，每筆支援向量的權重係數值皆不一致，以及截距項也並不穩定於一定範圍內。另外，在模式預測能力驗證結果，除了少數國一北區情境2、4預測結果較差(MAPE>20%)，其餘情境自我驗證大致可達到高精確的績效(MAPE

以雨量基準建立公路通行管理準則－以阿里山公路為例

為了解決國道一號車道寬度的問題，作者賴明煌 這樣論述：

　　本研究以我國最具盛名山區國際觀光旅帶-阿里山公路(台18線)為研究範圍，依據1996~2012年間阿里山公路在颱風豪暴雨侵襲下誘發及未誘發公路邊坡崩壞事件進行統計分析，由颱風之降雨特性值包括最大降雨強度(I-mm/hr)、有效累積降雨量(R-mm)、有效降雨延時(T-hr)，針對所有誘發及未誘發崩壞的颱風之I-R關係、I-T關係，依簡易的統計方法分別建立高、中、低海拔路段在颱風豪雨時的致災及非致災(未致災)的機率模式，並應用此模式致災、非致災機率的變化，研擬出公路通行管理基準，可作為公路主管機關，訂定颱風豪暴雨時該公路的通行管理準則之參考。　　由高、中、低海拔路段的颱風豪雨致災及非致災與

崩塌之機率模式，本研究得到各路段之致災下限值Rmin、Imin及Tmin分別為：高海拔路段為227.5mm、28.5mm/hr及13hr；中海拔路段為276mm、22mm/hr及15hr；低海拔路段為349.5mm、31.5mm/hr及17hr。同時，各路段之非致災上限值Rmax、Imax及Tmax則是：高海拔路段為773.5mm、53.5mm/hr及71hr；中海拔路段為828.5mm、56.5mm/hr及72hr；低海拔路段為592.5mm、70.5mm/hr及71hr。此外，由各路段之致災及非致災機率模式可得到致災機率P(F)與非致災機率P(NF)相同之點即Rmid、Imid及Tmid，

以此作為「第二階段警示值」與「第三階段警戒值」之界限。　　本研究最後所擬定之台18線阿里山公路各路段的通行管理基準，是依各路段之代表性雨量站在颱風降雨時，所測得之R或I或T其中第一項≧Rmin或Imin或Tmin時，作為進入該公路通行管理中的「第一階段監視值」與「第二階段警示值」之分界；當R或I或T當中一項≧Rmid或Imid或Tmid時則是進入「第三階段警戒值」之範圍；當R或I或T當中有一項是≧Rmax或Imax或Tmax時則進入「第四階段行動值」之範圍。並且又以2013年發生之「519豪雨事件」與「712蘇力颱風」的降雨與崩塌紀錄來驗證本模式之準確性，發現降雨較分散的豪雨事件，本模式之精確

度約為一半；而集中降雨型態的颱風事件，實際降雨特性誘發的公路崩塌，與本研究所提之模式相當一致。

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