以交通特性探勘為基礎之即時交通預測模型及車輛路徑規劃方法

Exploiting Traffic Patterns for Real-Time Traffic Prediction and Vehicle Routing

張晛承(Hsien-Cheng Chang)

指導教授 ： 楊舜仁

國立清華大學/電機資訊學院/資訊工程學系/碩士(2013年)

摘要

在車載網路中，即時的交通預測是一項十分重要的發展，其可用來降低交通擁塞及改善車輛移動性。近幾年，台灣政府積極布建道路流量監控系統，並有交通部運輸管理研究所專門負責各項關於交通運輸方面的研究；此項建設使得我們可以得到最即時的交通流量資訊，並且發展相關的研究與應用。本篇論文主要利用統計學上的一些工具來分析這些實際觀測到的數據，從中探勘出重要的交通特性；並根據這些特性，設計一個適用於車載網路中的即時交通預測模型，此預測模型可預估未來任一時間點的交通狀況。此外，我們還提出一種路徑規劃方法，此方法結合現存的最短路徑演算法和我們所提出的交通預測模型，其可以規劃出最佳的行車路徑，讓駕駛人員可以在較少的時間內抵達目的地。最後，在效能評估的實驗中，我們使用實際觀測到的數據來進行測試，結果顯示我們的預測模型無論在短期或長期的預測，皆擁有精確的預估能力；同時，我們也說明路徑規劃系統擁有對未來交通狀況預測的能力，能夠規劃出較佳的路徑供駕駛人員做為參考。

關鍵字

交通預測 ； 空間和時間關聯性 ； 路徑規劃

並列摘要

Real-time traffic prediction is a fundamental capability of reducing traffic congestion and improving traffic mobility. Recently, the traffic information in the urban area of the
Taipei city is available from Institute of Transportation, Ministry of Transportation and Communications, Taiwan. Given this information, it is possible to analyze and extract some traffic patterns. In this paper, we use these patterns to design a semi-parametric prediction model which provides an efficient mean to estimate accurately the future traffic
conditions. Furthermore, we propose a novel vehicle routing algorithm which can plan routes with less delay for the drivers. The vehicle routing algorithm is composed of our
proposed prediction model and the existing shortest path algorithm. Finally, in the performance evaluation, we show the capability of our methodology to predict future traffic
conditions accurately and to enable the drivers to arrive the destinations within less time.

並列關鍵字

traffic prediction ； spatial and temporal correlations ； vehicle routing

參考文獻

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