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國立臺灣大學 土木工程學研究所 張堂賢所指導 闕嘉宏的 依時性後推式路徑演算系統開發 （2012），提出1717公車動態關鍵因素是什麼，來自於後推式路徑演算法、旅行時間預測、漏失資料插補、卡曼濾波器、傅立葉轉換。

而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 張堂賢所指導 楊傑理的 國道旅行時間資訊之時空無縫演算模型 （2012），提出因為有 旅行時間預測、漏失資料插補、資料融合、傅立葉轉換、卡曼濾波的重點而找出了 1717公車動態的解答。

最後網站路線資訊則補充：皇家客運. 1717. 路線資訊. 路線圖(點選可放大). 相關營運資訊. 頭末班車時間, 詳見以下資料. 平常日班次. 0640 0700 0800 0900 1000 1030 1130 1230 1330 1400 1530 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了1717公車動態，大家也想知道這些：

依時性後推式路徑演算系統開發

為了解決1717公車動態的問題，作者闕嘉宏 這樣論述：

本研究結合路徑演算、旅行時間預測以及漏失資料插補等三大模組，開發出一套依時性後推式路徑演算系統。有別於先前路徑演算研究，本系統採用後推式路徑規劃作為資訊提供，讓使用者於行程選擇上變成主動決策者。演算過程中，以A*演算法為邏輯基礎，導入旅行成本、延滯成本與轉向成本等交通特性；旅行成本採用時間特性取代空間特性，透過卡曼濾波器與傅立葉轉換技術，對系統進行長短期預測與門檻值設計；線上資料插補技術能克服漏失資料狀態，將歷史資料與即時資料走勢進行結合並獲得良好的插補績效。上述成果皆以JAVA程式語言進行開發，搭配基因演算法對各模型所需參數進行最佳化訓練，其成果將可輔助相關系統突破前推式演算思維，讓使用者

依照預期抵達時間需求，獲得有效且穩定的建議出發時間與路徑。

國道旅行時間資訊之時空無縫演算模型

為了解決1717公車動態的問題，作者楊傑理 這樣論述：

　旅行時間預測，為先進用路人資訊服務（Advanced Traveler Information Services, ATIS）各項服務之重要核心參考。基於準確的旅行時間預測，方可做出合理的路徑導引決策，進而判斷各項交通資訊對於個別用路人的必要性。　完善的歷史資料，是準確旅行時間預測的基礎；本研究對於歷史資料使用傅立葉轉換處理，將歷史資料轉換為參數，不但節省了資料儲存空間、提升資料存取速度，且將不連續的歷史資料轉為無縫連續型的函數。　後續之旅行時間預測模式則依預測時距長短，分為長期預測及短期預測兩種模式。長期預測模式依據前述的傅立葉轉換歷史資料參數，經演算求得與預測時距相對應的歷史資料以進行

旅行時間預測；短期預測模式則使用卡曼濾波法，根據即時資料趨勢進行旅行時間預測。長期預測模式與短期預測模式之分界門檻值訂定為15分鐘。　本研究以國道一號為實驗對象進行旅行時間預測實驗。實驗結果顯示，在絕大多數的情形下，預測旅行時間與真實旅行時間的誤差值(以MAPE計算)皆不大於10，依統計學家Lewis (1982) 所提出的衡量標準，本研究之預測方法績效為高精準度。

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