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國立臺灣大學 土木工程學研究所 許添本所指導 楊皓宇的 深度強化學習之高速公路主線與匝道聯合儀控策略—以國道5號為例 （2020），提出高速公路收費站一覽表關鍵因素是什麼，來自於深度強化學習、主線儀控、匝道儀控。
而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 許添本所指導 廖昱婷的 以干預模型探討交通政策對機車交通事故影響 （2019），提出因為有 機車、交通安全、交通事故、ARIMA、干預分析、結構性變化的重點而找出了 高速公路收費站一覽表的解答。
最後網站國家運輸事故緊急救援管理系統建立之研究(第四年期)—道路運輸事故緊急救援管理總合示範與配套措施研擬(則補充：... 取得可供參考之國道高速公路岡山收費站交通量如表 3.5-3。估算各時段之交通延滯時間價值如表 3.5-4 所示,說明如下:表 3.5-3 岡山收費站交通量一覽表平常日週六尖峰 ...
全日本高速公路自由行
為了解決高速公路收費站一覽表 的問題，作者昭文社編集 這樣論述：
～一次玩遍全日本！～ ★全日本每年銷售一萬本！ ★背包客福音：省到極致的跨境旅行法——高速巴士！ 超大尺寸折疊式地圖，全日本高速公路一目瞭然！ 北海道、關東、近畿、九州、四國……全國51條高速公路， 400個SA．PA（服務區．休息站）設施指南ETC＆高速巴士使用指南！ 【自由行狂熱者再進階！搭高速巴士去旅行】 只需一台車、一本地圖，就能暢遊日本！ 省交通、住宿費、跨區域移動方式的首要選擇！ 徹底運用日本高速巴士活動網路，不用換車就能直達目的地！ 而且人人有座位，票價又實惠，是旅行代步時最值得利用的工具！ 【高速巴士旅行決勝點！】 ✔票價比新
幹線和特急的鐵道旅行便宜、實惠： 高速巴士的營運公司、路線會推出來回、早鳥、優惠組合等折扣方案，有些路線甚至低於半價，還有推出「旺季」、「淡季」的季節性票價策略，是省錢一族不可不知的好夥伴！ ✔有些路線不需要轉乘，就能直達鐵道無法通行的景點： 日本巴士路線密布，能到達的地方比地鐵、JR更細更廣，而且不需要擔心轉乘、認路等問題，一上車就能悠哉順暢地抵達目的地，是深度旅遊者走跳的必備工具！ ✔長程路線都會提供少見的深夜班次，旅客可以有效運用時間： 日本有許多晚上出發，在隔天早晨便能抵達目的地的「深夜巴士」，除了可以省下一晚的住宿費，更能睡醒就抵達目的地，有效活用一整天！
✔提供毛毯、免費影片、音樂等貼心服務： 某些高速巴士設有自動販賣機或免費飲料機，或是隨座提供耳機讓乘客聽音樂、廣播和電影。長程的深夜巴士路線，多半會配備腳踏板，並免費出借毛毯，一路不無聊。 【實實在在的內容！】 ◆◆【正面】，橫跨全境，折扇式全日本高速公路大地圖： ．完全網羅國道高速公路的IC（交流道）、Jct（系統交流道）、SA．PA（服務區和休息站）。 ．收錄線道數、免費區間、塞車區間、風景區、IC區間與累計距離等豐富實用的駕駛資訊。 ．同時標示主要觀光景點的交通路線。 ◆◆【背面】，2018全新版： ①大都市圈＆都市高速詳細圖： 首都圈．首都
高速、名古屋高速、京阪神圈．阪神高速、北九州高速、福岡高速、廣島高速 本州四國聯絡道路 ②Jct放大圖 ③主要高速巴士路線網 ◆◆【附錄】：全日本400個休息站資訊 【不買會後悔的精華亮點！】 ◆橫跨全境，32頁折扇式全日本高速公路大地圖◆ 本島、九州、四國、沖繩……收錄全日本線道數、免費區間、塞車區間、風景區、IC區間與累計距離等豐富實用的駕駛資訊，同時標示主要觀光景點的交通路線！ ◆超值高速巴士篇，終極利用日本線網節省移動成本◆ 高速巴士是一趟超值旅行中最實用的交通工具，本書除了介紹從訂票、取票到車內設備、服務各項資訊外，也會解說在中途車站上下車
的注意事項！ ◆【附錄】全日本400個休息站資訊詳盡公開◆ SA．PA是高速公路行車途中休息必備的設施，本書將其設施與服務，將各個項目簡化為圖示，不錯過各休息站限定的服務和商品！ 本書特色 ◎都市圈＆都市高速詳細圖、高速巴士導覽圖．系統交流道放大圖： 完全網羅國道高速公路的IC（交流道）、Jct（系統交流道）、SA．PA（服務區和休息站），依顏色區分路線，從分岔點開始的行進路線皆以不同顏色標示，上路不用慌！ ◎日本全國休息區資訊完全網羅： 與地圖結合，64頁附錄手冊，全日本服務區的停車場、廁所、商店、自動販賣機、加油站、餐廳、淋浴間、遛狗廣場等設施一冊打盡！
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深度強化學習之高速公路主線與匝道聯合儀控策略—以國道5號為例
為了解決高速公路收費站一覽表 的問題，作者楊皓宇 這樣論述：
國道5號高速公路為聯絡台灣東部的重要道路，因直接穿越雪山山脈相較其他聯絡道路行車時間大幅減少，吸引許多遊客利用該道路前往宜花東地區旅遊，造成國道5號在周末常態性的壅塞。這些壅塞將導致高速公路運作的效率降低，帶來龐大的社會成本。而高公局為此也提出許多需求管理策略，如匝道儀控、機動開放路肩大客車專用道、主線儀控、高乘載管制等。高公局目前控制匝道及主線的儀控率的方法，是依據車流回堵的長度進行動態查表法。本研究認為當前之管理措施能加以改進，遂利用深度強化學習方法建構聯合儀控策略，達成減緩或避免雪山隧道內發生壅塞。深度強化學習可免除對交通模型的假設，且透過神經網路帶入具有時空特性的交通特徵資料，能針對
變化迅速的交通環境做出最佳決策。本研究提出深度強化學習結合ALINEA匝道儀控的聯合儀控模型，並藉由Vissim車流模擬軟體進行策略學習。主線儀控代理會觀察高速公路各路段的流量、速率及密度資料，即時做出最佳決策，並配合獨立運作的匝道儀控系統，共同控制高速公路儀控管理策略。本研究以最小化車輛旅行時間為目標，將負的路網車輛數作為學習獎勵。而為了防堵主線儀控造成高速公路主線嚴重的車流回堵，另加入主線等候車輛數做為學習懲罰。聯合儀控模型經過500回合的訓練，模型得以收斂，最後與高公局現行策略及MRC PI-ALINEA模型分別進行比較。本研究提出之聯合儀控策略與高公局現行策略相比，小客車效率平均下降1
.03%，大客車效率平均提升16.53%；與MRC PI-ALINEA模型相比小客車效率平均下降25.13 %，大客車效率平均提升25.09 %。顯示本研究能擴大小客車與大客車之旅行時間差異。而從時空速率圖分析，在啟動儀控後一個小時，本研究確實能有效舒緩雪山隧道內車流壅塞情形，並使路段平均速率達70kph。
以干預模型探討交通政策對機車交通事故影響
為了解決高速公路收費站一覽表 的問題，作者廖昱婷 這樣論述：
根據交通部統計，交通事故涉入者以機車為大宗，顯示機車交通安全問題之重要性。多年來，相關單位均對此實施了多項以改善交通安全環境為主旨的政策與措施，若能分析歷年相關政策對機車交通事故的影響，應可作為施政的輔助資訊。交通事故資料特性適合以時間序列方法進行研究，本研究首先以 2001 年至 2019 年資料進行時間序列分解法及結構性變動點分析，作為研究資料特性的初步分析，並藉此檢測資料產生變動的時間範圍。接著以結構性變動分析結果為基礎，檢測所有可能對機車交通事故死亡人數有所影響之事件，以 2001 年至 2018 年第一當事人為機車的交通事故 24 小時內死亡人數資料進行干預模型建構，並以 2019
年至 2020 年資料進行模型驗證。本研究建構多種干預事件模型並比較後，具最佳配適度之模型顯示，對於機車交通事故死亡人數具顯著影響事件為：2007 年「惡性交通違規」專案、2011 年「路考標準修改」、2013 年「汽機車駕駛使用手機相關處罰規定、下修酒後駕車酒精濃度標準」、2014 年「實施初領機車駕照前先道安講習」、2016 年「胎紋深度檢查、電動車佩戴安全帽規定」、2017 年「高齡駕駛執照管理制度、錯誤使用方向燈及不當開啟車門開罰」，以及 2018 年「社會氛圍影響」等事件。本研究亦深入探討了顯著具效果之事件與不具效果之事件的可能原因。