高速公路旅行時間預測-以k-NN法及分群方法探討

Abstract

旅行時間預測為先進旅行者資訊系統的一部分，其目的為利用即時的速度、流量等交通資訊，即時地、準確地預測旅行時間以供用路人、交通管理人員進行查詢或各種決策分析。對於用路人而言，大多以旅行時間最小為其決策目標進行路線規劃。然而用路人只能掌握部分的路況資訊，較難決定旅次之出發時間、並對路徑選擇進行最有效率的決策與預估，降低運輸行為之不確定性。因此旅行時間預測為智慧型運輸系統中一個重要的課題。 本研究利用電子收費系統之歷史資訊及高速公路偵測器所收集到的即時與歷史交通資訊(速度、流量)進行分析。在研究方法上，利用比對的方法，找出與即時交通資訊類似之歷史交通資訊，再利用電子收費系統之資訊推估該歷史時間點之旅行時間，進行旅行時間預測。 本研究在資料比對的方法上採用k-NN法(k-Nearest Neighbor Method)進行處理。在資訊比對上。為了進一步提高上述方法的準確率，由單時間點的比對擴大為，比對一段時間的交通資訊的變化，並考量在不同偵測器下交通特徵的差異，因此再加入偵測器的權重以進行分析。並討論在不同的資料分群下，是否可以提升預測準確率。 最後利用台灣國道三號高速公路為對象進行研究，驗證本研究方法是否有足夠能力得到準確的預測結果。