淡江大學機構典藏:Item 987654321/22336
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    題名: 高速公路事件影響範圍之研究
    其他題名: Modelling the Congested Upstream Sections on Freeway Caused by Incidents: A Simulation Study
    作者: 董啟崇;洪士傑
    貢獻者: 淡江大學運輸管理學系
    關鍵詞: 交通事件;影響範圍;PARAMICS 模擬器;Incident;Affected Upstream Sectionss;Paramics
    日期: 2005-11
    上傳時間: 2009-11-30 14:02:54 (UTC+8)
    出版者: 臺北市 : 中華民國運輸學會
    摘要: 綜觀國內外交通事件相關研究,於事件偵測與預防、事件發生後交通狀況分析與預測以及事件管理等類型皆有許多探討,但於事件發生後,對時間與空間衝擊擴散影響情形之研究,則未如其他課題受到重視。但完善之事故管理系統, 評估並掌握事件造成交通衝擊,對交通管理權貴單位採取即時且有效的管理措施是必要的,因此,更需要一套方法論以預測事件對整體範園的街擊影響。
    本研究之模式構建分為兩部分:一為受事件影響路段數於擴散與消退時段兩函數,其中以事件嚴重度與發生事件路段擁擠指標為模式參數,以此二函數求得受事件影響路段數。第二部份以一路段指派原則,將求得路段數指派入路網,當所有路段數皆指派完畢,即可得到事件發生後對上游造成之影響區段範圍。
    本研究之模式構建程序分為三階段:首先將高速公路路網劃分為等長路段,蒐集有無事件發生各路段速率之差異,並依服務水準之變化判斷路段是否受事件影響,以得到事件發生後,受影響路段數變化情形;第二部份以受影響路段數目與發生事件路段之擁擠指標,為構建事件影響區段範圍棋式輸入項目;最後模式完成後,藉由輸入事件嚴重度與發生事件路段擁擠指標等資料,分析受影響範圍。由於我國並無搜集事件發生後車流狀況之相關資料,故以模擬工具PARAMICS 構建路網,並彙整國道所佈設偵測器之資料進行模擬模式參數校估,以建立擬真之交通環境;此外分析由國道警察提供之歷史事件資料,找出易肇事路段作為研究對象,並以不同流量環境、事件造成容量降低程度與發生位置等因素,設計數種事件情境構建模式。
    本研究依不同情境共彙整36 種模式,其預測能力以MAPE 指標進行驗證,皆屬良好與合理之範園。其中發現擁擠擴散模式化結果較優於擁擠滿散且較嚴重之事件情境模式預測準確度較高。綜合以上,本研究針對高速公路事件發生所造成影響,提出一套預測方法,以連鎖、交互影響之概念描述擁擠情形,利用統計模式技術,配合經真實車流資料校估之模擬資料構建模式,並可以事件情境與路段資訊,透過模式運作得到受影響範圍。本研究成果可應用於TTS 事故管理領域。
    In this study, two particular models work hand-in-hand for prediction of the number of effected links during the time period offormation (MI) and dissipation (M2) of the congestion caused by incidents respectively. Models performance was evaluated by statistically analyzing the prediction errors. The data base for the statistical modeling was compiled by using Paramics, a microscopic traffic simulation program, applied to a variety of traffic and incident scenarios. This simulation was calibrated carefully utilizing its feature for detailed road section geometric configuration and driving behavior using true real world flow data before its application in this study.Two freeway sections with different characteristics were selected in this thesis. Theresults show that the proposed modes have demonstrated a reasonable predictive quality where the Ml models performed better than the M2 in general. In addition, models specified for the scenarios with more severe incidents have exhibited better performance.
    關聯: 中華民國運輸學會第二十屆學術論文研討會論文集 (第三冊)=Proceeding of the 20th annual conference for the Chinese institute of transportation v.3,頁967-991
    顯示於類別:[運輸管理學系暨研究所] 會議論文

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