应用ARIMA模式于车辆侦测器数据填补

交控系统是利用各项侦测器或纵坐标名称、单位来进行交通特性搜集的,近年来由于在有线与无线传输的技术上日渐成熟,许多的信息都可以快速的传回至交控中心。但是目前车辆侦测器设置的位置会影响数据收集的准确度,且感应线圈车辆侦测器面临着经常发生数据遗漏。数据产生缺漏对于交通管理决策缺乏效率,而且无法彰显出投资车辆侦测器之价值。为了避免车辆侦测器数据遗漏、断线或数据异常不能使用之情形出现,利用自回归移动平均模型(ARIMA)来填补车辆侦测器所遗失的数据,其MAPE值小于20%,故ARIMA模式較平均法更优秀,其係以历史资料来建构,故有相当优良的填补绩效。     

公车动态资讯系统关键绩效指标评估之研究

公车动态资讯系统能有效整合客运业者营运流程及资源,提供即时而正确的资讯,且能缩短营运需求的反应时间,提昇乘客满意度,因此有助於客运业在营运竞争上的优势,达成永续发展大众运输的目标。论文研究经由从文献理论的探讨,并进行专家访谈,同时依据客运产业特性、管理目标与企业愿景,分两阶段进行问卷调查,再运用层级分析法（AHP）进行问卷分析,期望能筛选出公车动态资讯系统关键绩效评估的重要指标。     

服务道向行动化资讯整合平台研发

目前运输业者所建置的车队监控管理系统虽已广泛包含即时追踪、快速回报、线上客服等功能,然而在协助运输业者提昇经营品质与效率上仍有许多问题尚待解决。本计画之目的即是道人目前广为各界所采行的,服务道向架构（serviceoriented architecture,SOA）,建构一个．实现异质系统整合,的车队管理平台,以简化作业流程、节省经营成本,达到辅助决策与管理的目的,提供客户高品质、高效率、低成本的陆路运输服务。     

公交动态信息系统之数据库应用——比较数据介接效能

近年来,公交动态信息系统的应用越来越广泛与普及。公交动态信息系统多使用关系型数据库,而随着Web2.0时代的来临、基础建设的不断完善,数据库面临大量数据的传送、频繁的写入操作。公交动态信息系统中,传统的关系型数据库已远不能满足现代需求。文中探讨了非关系型数据库之特性,对2种数据库之数据介接做测试,对比二者之效能,以作为后续将非关系型数据库与关系型数据库整合应用于公交动态信息系统之依据。结果显示,当数据库内数据量较少时,其运行时间较小,二者间的优势均并不明显,但在千万数量级数据量情况下,MongoDB则比SQLserve具显着优势。因此公交动态信息系统之应用层面上,介接公交数据中心之大量数据时,可使用非关系型数据库,以达节省时间,提高系统效能的目的。     

酒後驾车防制策略之研究

酒後驾车一直是个严重的社会问题,且各国有许多的酒後驾车防制策略,文中整合专家意见以寻求最适合的策略,采用的是模糊层级分析法,而经过意见整合後,发现前四顼策略为扩大执法、提倡大众运输、加重刑罚与指定驾驶。     

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。     

蚂蚁记忆系统结合邻域搜寻法应用於车辆途程问题

以蚂蚁记忆系统为基础搭配不同的邻域搜寻法做区域搜寻来应用於车辆途程问题。先以2-opt、根据2-opt增加交换节线的or—opt及改良交换法的Lin—Kernighan做途程内交换,选择和已知最佳解误差百分比最少的2-opt做改善,再计算记忆盒中较佳路线之重心,并从运量最少路线开始做区域改善,以其重心为基准对附近路线做途程内2-opt及途程间Swap的交换,如此将能有效降低区域改善的时间,进而提升求解效率。利用国际标竿例题来验证AMS之求解效率,在随机问题C1-C10。求解平均误差为0．98％,在丛聚问题C11-C14求解平均误差为0．55％。     

台湾运输物流竞争力指标系统之建立

透过多方文献搜集国际各物流相关绩效指标及国外重点国家之物流发展政策措施,并透过了解各指标与各国之发展来比较目前台湾之现况,并藉由各种相关文献规划出适合台湾使用之参考指标,并以AHP层级分析法产生各项指标之权重。透过层级分析法结合业界问卷调查及相关物流统计数字来评估台湾之运输物流竞争力,并透过常态性之调查周期,以掌握台湾物流发展现况与追踪,并找出可改善之问题点,再利用适当方法加以分析流程及寻求目前运输物流技术得以改善问题之策略,其建立的叙述性绩效指标评分结果与LPI公布之台湾评分相近,显示叙述性绩效指针可有效与LPI呼应。     

不完整车辆侦测器数据推估旅行时间之研究

文中收集2007-07-12～2007-07-17日之"国道"1号北上路段111.3 K ～148.9 K之车辆侦测器数据及车牌自动辨识数据(AVI),藉由相关文献了解上下游路段之特性,利用多元线性回归方式进一步探讨上下游车辆侦测器数据推估中间车辆侦测器平均车速之关系,推估出平均车速后利用Oh模式推算推估模式之旅行时间并与AVI数据比较.结果显示,在国道1号北上路段111.3 K ～148.9 K上下游路段之平均车速约略存有线性关系,同时,藉由推估之旅行时间与AVI数据验证与比较,研究推估之旅行时间与完整旅行时间之平均误差百分比(MAPE)在6.874%以下,显示有良好预测;均方根误差(RMSE)在34.044以下,代表模式的可靠度尚可.     

台湾运输物流知识管理系统之建立

因应全球产业变动趋势、经济贸易动态与运输物流活动此三者存在着密切的连动关系,其中运输物流涵盖范围广大,有陆、海、空运及复合运输等,信息相当庞大,因此需建立完整的数据库作系统化整合信息与统计数据,并转化为知识以利用。运用微软SharePoint建构运输物流知识管理系统,搜集国际最新消息与国际评比提供产业最新国际发展趋势与建立统计数据库以供后续进一步分析,最后导入台湾运输物流竞争力指标研究成果。最终,运输物流知识管理系统成功地将运输物流数据库、台湾运输物流竞争力指标建立之研究经验与知识管理价值核心进行整合。