陳宇勤

運輸需求多具方向性與尖離峰明顯特性，各運輸系統在尖峰時段面臨大量人流及車流移動之考驗。尤以連續假期國內返鄉、觀光旅遊及季節性與相關節慶活動之主要時段，大量匯入車流常導致國內瓶頸路段及重要運輸走廊壅塞。 本計畫運用巨量交通資料，透過資料採礦及數據分析技術，建立地區連絡道之交通資料庫及預報模式，並將預報結果發布於交通預報與壅塞查詢平臺，民眾可透過預即時路況資訊，彈性調整上路時間或更改旅遊地點，期能疏解道路系統的尖峰壅塞程度。本計畫主要成果包含: 1.針對本所104至105年已建立的高速公路交通預報模式，利用深度學習演算法加以改善及精進模式準確度。 2.模式變項除了納入假期特性、天氣狀況、交通事故/事件等變數外，本期計畫亦新增蒐集停車場滿場率、行動數據飽和度等資料。 3. 完成北臺運輸走廊及地區連絡道交通預報模式建置，包含行前預報及未來6小時預測兩部分，預報內容又可分為日流量、時空速率及旅行時間，可供高速公路局、公路總局、桃園市政府作為研擬交通管理策略之參據。 4. 交通預報與壅塞查詢平臺之維運及精進，包含使用者介面之改善及後臺大數據環境之管理。 5.建立北臺運輸走廊及地區連絡道之交通預報數據庫及儀表板，透過視覺化的呈現，讓使用者能更清楚理解預報資訊。