多元交通资料融合进行旅行时间预测——以台中港路为例

利用倒传递类神经网路,单以资料本身进行路段旅行时间预测,避免建立高复杂度的模式以及环境所产生的干扰下,建立不失精准度的预测模式。研究过程中发现：若仅考量路段中的车辆侦测器资料用以预测旅行时间,其预测精准度较劣於融合车辆侦测器资料及公车旅行时间资料之精准度,且发现预测精准度於尖峰时段较准确,故可推论使用一种以上的多元探测器所得之交通参数资料且於车流量较大之路段皆可提高路段旅行时间预测之精准度。