高公局路況的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

高公局路況的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦吳玉珍,趙志民寫的 高速公路路段速率推估之研究 可以從中找到所需的評價。

另外網站更新【中秋車流量預估】台灣高公局:秋節連假留意交通管制 ...也說明:針對18-21日中秋連假,高公局預估了較好行車的時段,提供民眾參考。△高速公路局根據近年中秋節連假交通特性研判,假期間交通需求以返鄉及旅遊旅次為 ...

國立中央大學 土木工程學系 林志棟所指導 何旻哲的 國道高速公路鋪面維護管理平台功能精進之研究 (2020),提出高公局路況關鍵因素是什麼,來自於國道高速公路、鋪面檢測指標分析、AHP層級分析、賽局理論。

而第二篇論文國立陽明交通大學 運輸與物流管理學系 王晉元所指導 丁楚文的 以改良式k-NN法預測高速公路旅行時間之研究 (2020),提出因為有 旅行時間預測、k-NN、監督式學習、車輛偵測器資料、電子收費的重點而找出了 高公局路況的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了高公局路況,大家也想知道這些:

高速公路路段速率推估之研究

為了解決高公局路況的問題,作者吳玉珍,趙志民 這樣論述:

「便民即時交通資訊系統」已提供高速公路即時路況資訊,資料來源主要為高公局偵測器,當偵測器故障時則該路段之速率將無法提供。有鑑於此,本研究乃蒐集高公局偵測器資訊,並建立歷史速率資料庫,及構建各種速率推估方式,以因應偵測器故障而無法提供即時路段速率時,可從歷史資料庫或經模式推估取得預估速率,提供高速公路穩定、完整的路段速率,進而提供後續研究預估車輛旅行時間之用途。本研究內容包括:1.建置高速公路歷史速率資料庫,以供後續研究使用。2.分析路段速率變化情形,作為將來監控偵測器是否異常之依據。3.構建迴歸推估模式,

高公局路況進入發燒排行的影片

中秋節連假最後一天。高公局表示,國一、國三上午整體路況平穩順暢,預估另一波收假北返車潮會在下午三點後開始湧現。國五北向部分,上午已湧現車潮,宜蘭到頭城路段時速最低只有5公里,呈現紫爆狀態。截至上午九點,雪隧通過輛已達1萬4千輛次,比去年同期增加13%。預估國道整體交通量將達到114百萬車公里。

詳細新聞內容請見【公視新聞網】 https://news.pts.org.tw/article/545676

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國道高速公路鋪面維護管理平台功能精進之研究

為了解決高公局路況的問題,作者何旻哲 這樣論述:

國道高速公路為台灣交通的重要命脈,透過南北向與東西向的串聯將整個路網的方便性達到提升的效果與目的,從此可知高速公路的道路品質將是上至高公局局本部,下至一般用路人都時時關注的項目,因此延續碩士論文「國道高速公路平坦度檢測及舒適性指標分析之研究」繼續後續的研究,首先針對國道鋪面之舒適性、安全性、結構性、流暢性等面向進行檢測資料之調查與數據分析,接著搭配國道歷年工程履歷的資料進行鋪面工程之可行性評估與施工中的品質管理到最後的成效追蹤研討,最後透過模組化策略AHP層級分析與賽局理論模擬國道發包策略來強化國道高速公路鋪面維護管理系統導入工程生命週期分析。本研究在鋪面維護管理系統建置後將導入APP之研發

,鋪面常會因為所在的自然環境如交通量或氣溫、雨量之變化等,種種因素而產生如裂縫、人手孔、冒油、車轍與坑洞等破壞。需要定期做鋪面巡查以提升鋪面的品質,本研究將研擬一套APP裝置,且具GPS定位,此裝置可提供一般民眾與巡查人員使用,民眾可用此功能將即時鋪面現況上傳至系統,運用此最新資訊做巡查後上傳至國道鋪面維護管理系統,並提供建議養護方式與經費預估,可使巡查績效提升。國道道路台帳資料為鋪面管理最基本之資料,道路普查亦是最耗費人力的工作,希望藉由APP功能開發,於道路普查時直接現場建置資料庫藉此減少內業處理程序,提升道路巡查之效率。

以改良式k-NN法預測高速公路旅行時間之研究

為了解決高公局路況的問題,作者丁楚文 這樣論述:

旅行時間預測為我國推動智慧型運輸系統主要發展項目之一,用以解決交通壅塞對環境造成的空氣污染與行程延誤所致之經濟損失,近年研究多蒐集一定數量之數據,並以不同機器學習算法進行預測。然而,影響旅行時間因素甚多,過往研究僅以單一或少數特徵進行預測。本研究期望發展一套即時預測方法,考量多個與旅行時間有關特徵去預測現況時間下之交流道間旅行時間,應用於我國高速公路此類無號誌化路段上,資料蒐集上使用了VD與ETC兩種資料,並以更為準確之方式推估旅行時間資訊,方法選擇上則考量預測效果與資料適用性,以k-NN法進行預測,並針對距離計算方式、估計預測值方法、k值變動方式進行改良,預測結果可作為民眾出行依據與道路主

管機關管理參考。本研究以高公局資料進行實測,找出最佳特徵向量組合,結果顯示在此組合下與單一特徵向量相比能有效提升預測準確度,改良k-NN的部分則顯示本研究所提之距離計算方式同樣能提升預測效果,估計預測值方法上則以平均法進行預測之效果為佳,而k值變動與否則在準確度提升方面成效有限。在本研究最佳設定之下平均之MAPE為2.57%、MAE為63.4、RMSE為118.9,具備準確預測高速公路旅行時間之能力。