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以ETC交通資料探討臺灣都會通勤圈住業失衡現象

為了解決suzuki機車sui的問題，作者介姿淇 這樣論述：

都會通勤是近代都市發展的一項重要議題。當都市逐漸向外圍擴張，除了造成土地利用型態產生變化，也影響都市居民的通勤狀況，民眾需要花費更多通勤成本往返住所與工作地點。住業均衡（Jobs-Housing Balance）理論認為在理想狀態下，就業人口的工作地點與居住地點位於相同區域，以節省通勤時間、距離，減少汽、機車的使用時間，進而降低能源消耗，以及空氣汙染的排放量。既有文獻多使用政府各類年度交通與人口統計資料，應用於Jobs - Housing 比例，衡量住業均衡現象，一地所提供之就業機會數與居住數是否達到平衡。同時搭配超額通勤指數，量化往返住所與工作地點所耗費之額外通勤成本，並進一步推估都會區潛

在的最小及最大通勤成本。過往受限於資料時空解析度不佳，在即時交通資料的大數據分析，或都會通勤區之空間視覺化，皆缺乏深入探討。臺灣都市區域發展過程中，高速公路建設擔任重要的角色，聯繫著都市、市鎮、郊區、鄉村，增加城鄉與區域間的可及性，帶動高速公路沿線城市與交流道周邊區域之人口以及工商業快速發展。交通部高速公路局將具有不同車輛類型的車行紀錄，去標籤化後，發布自2015年起，不同的電子道路系統（Electronic Toll Collection，簡稱ETC）資料集，而本研究選用的資料集為「各類車種旅次數量（M08A）」。試圖以時空解析度較佳的巨量資料，進行空間視覺化，並區分臺灣不同的通勤圈，以探討

各通勤圈內住業分布與通勤現象。本研究結果將臺灣高速公路跨市鎮通勤，分為五大通勤圈：北北桃通勤圈、新竹通勤圈、中部通勤圈、臺南通勤圈、高雄通勤圈。透過超額通勤指標分析五大通勤圈通勤狀況，大部分之通勤距離為逐年增加的趨勢，而北北桃通勤圈、新竹通勤圈、臺南通勤圈、高雄通勤圈的通勤較為穩定，而中部通勤圈的通勤則逐年趨近飽和。藉由不同視覺化方式，探討住業分布與通勤圈觀測範圍、住業均衡範圍以及潛力通勤範圍，助於瞭解通勤圈主要通勤範圍，其住業的空間分布，並推估潛力發展範圍，期望可作為將來都市規劃的參考依據。

基於微觀與巨觀方法之預測車流旅行時間研究

為了解決suzuki機車sui的問題，作者郭凱威 這樣論述：

近年來旅行時間預測成為智慧化運輸系統(Intelligent Transportation System，ITS)重要的議題，根據國際汽車組織(Organisation Internationale des Constructeurs d'Automobiles，OICA)的統計，全球的車輛不斷的增加，至西元2012年為止全球車輛已達到八千萬輛。而根據中華民國交通部(Ministry Of Transportation and Communications R.O.C.)統計指出，至西元2012年為止，台灣的國道使用率每年有五萬七千萬輛台小客車使用國道。增加的車輛數以及增加的道路使用率會間接

地造成車輛壅塞，而在車輛壅塞的情況下駕駛者若因為搶快或者對於周遭環境不熟就很有可能造成車禍事故的發生。為了避免事故的發生以及保障用路人生命安全，精準的預測車流旅行時間可以讓用路者明確的瞭解道路的環境，進而避免自己陷入車輛壅塞的環境之中。傳統的旅行時間預測主要有兩種方法，第一種利用車內裝置定期的將車輛現在的資訊傳回中控中心，這種方法的缺點在於車載網路瞬息萬變，過度依賴全球定位系統(Global Position System，GPS)除了有可能面臨到通訊中斷而使得資料丟失，也有可能會因為GPS延遲使得中控中心取得不正確的資料；第二種是使用路側設施所獲取的車流資料，但是這種方法很容易因設施毀損以及

通訊中斷導致中控中心無法取得正確的資料。為了精準的預測車流旅行時間，本論文提出了混合式之車流旅行時間預測方法HPAM (Hybrid Travel-Time Prediction Approach Based on Macroscopic and Microscopic Methodologies)，利用卡爾曼濾波考慮環境噪音的影響並且能夠快速的修正中控中心遺失的資料，並且利用支援向量機的方法考慮了車流資訊以及空氣汙染的影響，進而精準的預測車流旅行時間。利用本論所提出的HPAM機制，在高速公路環境下可以減少9.86%至54.40%的預測誤差，而在一般道路環境下可以減少9.75%至72.80%的

預測誤差，因此本論文所提出的HPAM機制能夠有效的減少車流旅行時間預測誤差。