【摘 要】
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高速公路巨量資料包含異質即時資料源，面臨即時性、高隨機性與不確定性問題，運用巨量交通資料之旅行時間推估方法，一直是重要的研究議題。本研究討論高速公路旅行時間預估方
【机 构】
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台灣淡江大學運輸管理學系25137新北市淡水區英專路151號
【出 处】
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第十四届海峡两岸智能运输系统学术研讨会
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高速公路巨量資料包含異質即時資料源，面臨即時性、高隨機性與不確定性問題，運用巨量交通資料之旅行時間推估方法，一直是重要的研究議題。本研究討論高速公路旅行時間預估方法，說明高速公路巨量資料運用架構。本研究建立灰色遞迴式狀態空間類神經網路之動態旅行時間預估模式，整合灰色模式對資料隨機性與不確定性的有效處理，以及遞迴式狀態空間類神經網路對交通資料時空特性的動態學習能力，進行高速公路旅行時間預估。模式之輸入參數為上、下游交通流量與速率資料，並以ETC 旅行時間資料作為類神經網路訓練目標數列。範例分析結果驗證本研究模式預測結果準確度高。
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