近年来重型车辆的肇事率逐渐上升，除了驾驶员本身的因素外，大多由于超载所导致刹车不及和不易操控。智能型运输系统（Intelligent Transportation System)的发展在于促进人员和物流的运输便捷，并且减少意外事故的发生。而关于事故的预防，除了驾驶自己提高警觉外，另外就是要避免超载。　　因此，本研究旨在研发安装于车辆上能够自动测量载重的装置，以便于驾驶人员和执法人员随时监视载重。为了达成容易安装、准确度高以及低成本的要求，本研究使用压力传感器，根据压力传感器受力变形造成的输出电压变化，换算出悬吊荷重和全车荷重。由于实车测试中发现利用四组悬吊受力相加，计算重量的方式，其误差不小，因此本研究利用类神经网络建立模型，将四组悬吊的电压当作输入，对应的重量当作输出，以Matlab软件进行仿真，以仿真实验时非线性的影响，并且减少荷重读值的误差。本研究通过利用实车测试的数据验证了所建立模型的准确性。　　本研究所建立的模型确实具有预测的能力，如果能取得更多实验数据的话，更可以验证其准确性。由于利用人力搬运轮胎来进行实验耗费时间，后来改用汽车当作荷重从事实验，取得了更多的实验资料。