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愛上葡萄牙，啾咪

為了解決google map路況的問題，作者耐嚕,愛咪 這樣論述：

基於車流量之路口交通號誌燈分析 - 以台北市為例

為了解決google map路況的問題，作者王麒琨 這樣論述：

智慧運輸系統是智慧城市中不可或缺的系統之一。智慧運輸系統更是影響城市是否能夠運作順利的關鍵，良好的智慧運輸系統能夠提升整個城市的效能。許多國家皆以投入大量的資源在開發智慧運輸系統，然而台灣對於智慧運輸系統還處於初步階段，對於如何應用設備所回傳的資料並沒有一套可行的機制存在。本論文提出了一種以系統化的方式來進行交通策略的評估，能夠根據車輛偵測器所蒐集的資料進行分析與判斷。透過基於車流資訊的分析來了解路口、路段之間的關係，根據該關係能夠尋找出更佳的交通號誌燈週期配置，以降低交通壅塞的問題。本文使用群集分析做為資料前處理的方法，群集分析能夠有效依據資料之間的關係將資料分群，提升資料的品質及有效降低

分析的時間成本。根據提出的演算法將台北市劃分成多個小區域，並且分析區域內的車流旅行模式，將分析的結果作為交通號誌燈週期配置的考量。最終的結果顯示，經過更加完善的考量，可以減少路口的延滯率，降低交通壅塞的程度。並且透過深度神經網路做為分類模型，能夠有效用簡單的資料進行路口壅塞等級的分類，無須再進行繁瑣的運算。