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影響臺灣自用小客車汽車交通肇事率外部因素之研究

為了解決l35調整的問題，作者胡宏瑜 這樣論述：

機動車輛是便捷的交通工具以致車主駕駛頻率較高。不但如此，交通環境相互也會隨之受到影響。基於此議題，駕駛人難免面對道路交通事件的考驗。這合理可預見相信在道路交通事件的車輛間或與人的可能碰撞導致傷亡的案例。交通意外肇事構成各當事人與社會的成本。本研究數據源自於交通運輸部公開資料庫，包括事故撞及車輛量、車輛種類、都市型、觀光地域、路況環境、時間以及人等因素，對臺灣自用小客車的交通肇事率的影響與。本研究採用多元逐步迴歸方法，測試臺灣自用小客車的交通肇事率及其外部因素，並探究相關外部因素對交通肇事率的影響與五年跨年比較。5年期間的實證迴歸模式的調整判定係數平均為76%。(1) 自用小客車撞擊車數對臺灣

自用小客車的交通事故率具有顯著的正面影響，(2) 在自用小客車碰撞的車種因素且與自用大貨車相較下，2018、2020、2021年民營公車-大客車對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響，2021年公營客運-大客車對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負向影響，2018年民營客運-大客車對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。在碰撞的車種因素且與自用小貨車相較下，營業用-小貨車對2017年自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。在碰撞的車種因素中，租賃車-小客車對2017年和2018年自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。(3) 自用小客車人的因素，與其他人相較下，行人的行為對2017年

自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響，而乘客的行為對2019年和2020年自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。(4) 基於自用小客車都市地域因素，2017到2021年臺北市和新北大都市對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。2018年桃園市相較對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響，但是在2017年以及2019到2021年桃園市相較對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。2017年和2018年臺中市對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響，但對 2019 年到 2021 年的自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。2017 年臺南市對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負

面影響。但在2018年至2021年臺南市對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。2017 年高雄市對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。不過，2018 年至 2021 年高雄市對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。(5) 基於自用小客車路況環境因素且與其他路況相較下，在2019年和2021年圓環的路況對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。除了2019 年外，2017 年到 2021 年交叉路口的路況對自用小客車的交通肇事率具有顯著正面影響。然而，高速公路和其他道路類型相較下，從2017 年到 2021 年高速公路環境對自用小客車的交通肇事率有顯著的負面影響。除了2018與

2019 年外，2017到2021 年快速路環境也對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。(6) 基於自用小客車觀光地域因素，與其他區相較下，2020與2021 年非觀光區對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。從2017到2021 年國家公園區域對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。除了 2021年外，2017到2020 年國家風景區域對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。(7) 基於自用小客車時間因素且週末相較下，2019年週二對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。2021年週四對對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。但在2021年週六對自用小客車的交通肇事

率具有顯著的負面影響。(8) 基於特定假日或假期，2020年和2021年國定假日或假期對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。(9)基於季節且與冬季相較下，2017年春季對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。2021年夏季對自用小客車的交通肇事率具有顯著的負面影響。2018年秋季對自用小客車的交通肇事率具有顯著的正面影響。

研究含可調整生產速率、隨機性當機、重工和多次配送政策之最佳生產時間與多樣產品兩階段延遲差異化，重工及半成品可調整速率之最佳共同週期

為了解決l35調整的問題，作者游糧維 這樣論述：

本研究延伸傳統經濟生產批量(EPQ)模型，考慮現實可能之狀況，如設備當機、多次定量配送、可調整生產速率、不良品可重工及多樣產品延遲差異化之兩階段生產等做為本研究之重點因素。本研究模式一探討在生產單一產品考慮「隨機性當機」、「可調整生產速率」、「不良品可全數重工」、「多次定量配送策略」之最佳生產時間。本研究模式二探討在多樣產品兩階段延遲差異化時考慮「共同半成品可調整生產速率」及「不良品全數重工」之最佳共同週期。針對上述建立兩種模式:研究模式一探討生產過程時若發生隨機性當機，將採用AR(Abort/Resume)修復策略，生產過程中產出之不良品皆可重工修復，而可調整生產速率則為人員加班或調整機台

生產速率，生產完成後以多次定量方式進行配送，求解過程中使用積分整合有當機及無當機，在以二次微分求得判斷式，當判斷式成立，則以一次微分求得最佳生產時間。研究模式二探討多樣產品兩階段延遲差異化，生產過程中產出之不良品皆可重工修復，一階段生產共同半成品時為可調整生產速率，二階段生產多樣之完成品則以連續配送方式進行配送。求解過程使用二次微分大於零及一次微分等於零求解出最佳共同週期。最後將兩種模式進行數值驗證及敏感度分析。