交通大學運輸與物流管理學系學位論文
國立交通大學,正常發行
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This study aims to develop an approach for the forecasting of cargo volumes which changes rapidly due to interactions and competitions between industries and/or countries. Two models are proposed and demonstrated with case studies. In the first part, we propose a hybrid forecasting model to capture industry shares of cargo import and export between countries changing over time and quickly responsive to the dynamic changes in the industry. The proposed Grey hybrid model is based on Grey forecasting model and Grey residual modifications with Markov-chain sign estimations, together with an industry share transformation technique. The model is used to predict cargo volumes between Taiwan and North American by different industries. The second part of this study explores the contagion effect of cargo volumes between major trading partners after the occurrence of major disasters. It investigates the spatial contagion on trading markets when an industrialized country is stricken by a natural disaster. A methodology is proposed for contagion detection on the cargo trading among the trading partners. The test is based on a comparison of the correlation coefficients of transnational trade linkages in industrial cargo volumes before and after a disaster. Two case studies are performed to demonstrate the performances and applicability of the two proposed models. The first case study investigates the cargo export and import by industry between Taiwan and North American, and the modeling results indicate that the industry share forecasting can smooth out variations in historical data and assist in identifying industrial cargo volume trends such that the proposed hybrid model can rapidly respond to the dynamic changes in the industry. The proposed hybrid model outperforms all other models compared shows good forecasting results and outperforms several other forecasting models. The forecasting results show that, in the near future, the majority of export cargo volumes from Taiwan to North America are non-metallic mineral and machinery industries and the majority of imports from North America to Taiwan are agriculture and metal industries. The findings can be useful for marine carriers in response to the variation in future industrial cargo trends; and further, they can make timely adjustments in scheduling to lessen the impact on operation planning. In the second case study, the contagion of international trading after the Japanese 311 earthquake in 2011 is investigated. The results show that spatial contagion is observed for neighboring countries exporting to Taiwan. The occurrence of contagion effect depends on the industrial market share of the linkages, and the contagion effect disperses over time. More specifically, potential trade relationships between transnational linkages reflecting substitution relationships as a negative correlation sign, which indicates the transfer of industrial cargo volumes from the disaster country to another country. Based on findings, it can provide a useful reference for shippers regarding how long the contagion effect is accumulated on transnational trade linkages by industry; and further, they can understand the trade-off between importing cargo from other neighboring countries to meet demands and put up with dynamic changes on industrial cargo flows in trading networks for a short-term period.
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模化航空旅客預先購票型態 (advance purchase patterns) 是了解航空旅客行為之關鍵，並可做為航空公司定價、產品銷售、行銷企劃與航班調度等策略規劃之依據。航空旅客預先購票行為 (advance purchase behaviors) 是複雜且多變的，受到許多因素如機票動態訂價、航空公司競爭、旅客行程規劃、以及旅遊季節性影響。回顧以往文獻，針對旅客預先購票行為之研究，大多以發放調查問卷之方式進行探討。然問卷調查之研究方法有調查成本高、費時，以及回收樣本數有限之缺點。近年來，航空公司營收於線上售票之占比逐年上升，航空營收管理策略與旅客之間互動行為也越趨複雜。因此，與傳統問卷調查研究方法相比較，透過售票歷史資料進行航空旅客行為之研究與預測，不僅更為直接、成本低廉，且更具有代表性。據此，本研究收集 2011 年台北澳門航線歷史售票資料，針對預先購票曲線 (advance purchase curves)，以函數資料分析 (functional data analysis, FDA) 探討不同特性航班預先售票曲線之型態與特性，並據以預測特定航班於特定時間之銷售；再進一步以離散多項羅吉特模式 (discrete logit model) 以及連續羅吉特模式 (continuous logit model)，探討旅客出發時間與價格偏好對預先購票行為之影響。本研究之預測結果，可進一步與實時售票狀況比較，提供航空公司機票訂價與銷售策略參考。此外，研究中發現不同特性航班之預先購票曲線，具有相當大之差異。
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隨著近年亞洲郵輪市場的成長，台灣郵輪市場發展迅速，郵輪公司要如何針對台灣旅客改善服務，提昇其滿意度，是一項重要的課題。本研究結合Tetra-class模式與IPA分析法(Importance-Performance Analysis)探討影響台灣郵輪旅客滿意度的重要因素，並且提出最需要優先改善的因素。由Tetra-class模式分析結果發現，「通關動線」、「通關速度」、「設施資訊」、「港區景觀」、「無障礙設施」、「港區環境」、「食物」、「遊樂設施」、「郵輪靠岸停留時間」、「旅遊地點導遊」為影響旅客滿意度因素中，最關鍵的因素。使用Tetra-class與IPA兩種方法的結果指出，各要素中屬於關鍵型又需要優先改善的要素有：「通關動線」、「通關速度」、「船上食物」和「郵輪靠岸停留時間」，其餘要素也依兩種方法的分類進行排序，此研究結果可提供政府相關部門與郵輪業者參考。
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在面對環保意識抬頭與綠色永續發展議題受到重視，消費者也開始面臨在一般車與油電混合車(Hybrid vehicle)進行選擇，然而我國使用油電混合車的比例不高，本研究排除價格之因素，探討動機(利他/利己)與個人特質的自我建構(依存/獨立)及環境關注，並運用計畫行為理論模型來探討這兩項因素對於油電混合車購買意願之影響，因價格對於購買具有明確之影響。研究結果顯示，利他動機普遍來說，會有較利己動機對於油電混合車購買具有更高的行為意願，除此之外也發現自我建構的依存自我與獨立自我的高低也會影響油電混合車的購買行為意願，且當動機做為調節變項比較，則是發現在獨立自我高時更適合使用利己動機進行誘導，而環境關注的程度亦會對於油電混合車之購買具有影響。
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本研究使用問卷調查法瞭解汽車駕駛人對機車騎士的負面態度、感知機車的問題、對違規和超速的態度、感認其他駕駛人對機車騎士的侵略性駕駛行為和對機車騎士的侵略性駕駛行為。結果顯示性別、駕駛小型車的頻率(中度)和感知機車的能力與對機車騎士的態度有關聯性，性別、年齡、小型車年資(二至九年)、一年內有實際涉入與機車相關事故經驗、對違規和超速的態度和社會規範感與對機車騎士的侵略性駕駛行為有關聯性。對機車騎士的態度沒有顯著影響對機車騎士的侵略性駕駛行為。這些發現可以幫助講習活動去改善機車騎士和汽車駕駛人在道路上的互動關係，讓機車騎士更加安全。
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停車政策為交通政策的一環，面對停車供需失衡的窘境，廣設停車場只是一種間接的舒緩手段，降低停車需求才是治本之道。因此不得不以收取停車費手段，適當抑制私人運具的使用與成長。本研究目的為探討台北市實施路邊汽車停車收費計畫對使用者停車行為與特性之改變，亦探討實施收費後是否真正達到其預期效果。採事前事後問卷調查法與實際停車調查法，前者研究發現實施收費後確實有達到將路邊停車格釋放出來給真正路邊停車需求者(臨時停車需求的使用者)，改善久占車位之不當利用停車格現象；後者研究發現實施收費後平均停車延時均有顯著降低之現象，達到收費之預期成效，但平均車位週轉率則皆呈現不顯著甚至沒有變化，且平均車位使用率皆呈現顯著降低之現象。另外，本研究發現實施收費後，違規比皆有顯著上升之現象；再者，進一步進行停車數量分析發現，以計時收費標準之調查時段有達到停車供需正常之改善效果(停車服務水準從D級上升至B級)，計次收費標準之調查時段則皆呈現停車供需達嚴重飽和之現象(停車服務水準從D級降低至E級)，甚至對照組(免費)路段停車行為亦受到影響，皆呈現停車供需達十分嚴重飽和之現象(停車服務水準降低)且違規比亦皆呈現顯著上升之現象。
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近年由於亞洲經濟與航空產業的發展，加上各國航權逐漸開放，低成本航空在亞洲快速成長與發展。但由於各個地區與國家在地理環境、航空市場發展程度、航權開放程度等種種影響因素的差異，加上科技進步與時代的變遷，亞洲低成本航空逐漸發展出有別於一般傳統低成本航空的經營模式。本研究針對亞洲55家低成本航空公司，以Innovata 2016年定期客運航班資料，透過集群分析將亞洲低成本航空進行分類，並依照分類結果，探究不同類型低成本航空之經營模式與策略選擇上的差異。另外，透過2004、2008、2012、2016四個年度的定期航班資料，分析不同經營模式的低成本航空歷年航空網路佈局變化及趨勢。 研究結果顯示，亞洲低成本航空可分為7個集群，分別為中長程型、中短程競爭型、中短程獨占型、區域型、國內競爭型、國內獨占型與國內成熟型。不同類型的低成本航空會遵循不同的營運核心邏輯，並透過不同的策略選擇等價值鏈活動(Value Chain)，以達到其經營核心理念。另外，同一類型的低成本航空在航空網路佈局上，基本上呈現類似的發展趨勢，但受到先天地理環境、航空市場與航權開放程度的不同，彼此之間仍有些許發展上的差異。
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近年隨著都市成長，運輸需求大幅增加，同時也產生了二氧化碳排放量增加、溫室效應等現象，各國政府開始鼓勵民眾步行、騎乘自行車，公共自行車已成為現今城市規劃中節能減碳的政策重點，為了讓公共自行車系統的資源效益最大化以及永續運輸之目的，對於影響公共自行車使用量之重要因素有深入探討的必要。 基於上述原因，為了找出影響公共自行車系統租借量之因素，本研究將以臺北市YouBike公共自行車系統159個租借站為研究樣本，分別對於租借量空間分佈與時間分佈進行分析，空間分析部分為構建全域型和區域型兩模式，其中全域型模式推估的參數，於各地區屬於均質的特性，採用模式為線性迴歸分析，而區域型模式可推估因地而異的參數，採用地理加權迴歸模式進行分析。將YouBike 159個租借站之現有能取得資料，分別以社會經濟、公共運輸、私人運輸相關變數來進行推估。而時間分析部分根據假日、平日租借量分開來討論，並且以迴歸分析之顯著變數作為分群依據，將租借站距離捷運站之距離分為遠、中、近三群， 將使用量以函數資料的方式進行分析，討論函數資料的平均函數、一次微分、二次微分、共變異數、相關係數，並進行函數資料之主成份分析，找出公共自行車租借站使用量之重要趨勢，並提供增加公共自行車使用量之相關對策。 結果顯示因地理加權迴歸可估計因地而異之參數值，其判定係數相較於全域型模式，為解釋能力較高的模式。而函數資料分析的部分，近距離群組需注意為早上通勤時大安區內的租借站，中、遠距離群組需注意早上8點到9點信義區內各租借站的狀況是否有無法負荷的狀況。假日注意近距離群組晚上6點的羅斯福新生南路口、捷運公館站，中距離群組則是傍晚5點到7點的捷運國父紀念館站、世貿二館站。遠距離的的熱門租車站點為早上9點到10點的臺北市立圖書館站、臺灣科技大學站，以及傍晚6點到7點的臺灣師範大學站、臺大資訊大樓站，基於以上之分析結果，給予相關之建議。
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混合車流格位傳遞模式有效地將市區道路上的汽、機車競爭關係融入格位傳遞模式之中，但受限於格位傳遞模式切割均質化格位之限制，無法描述市區道路上常見之車道差異。因此，本文建立多車道混合車流格位傳遞模式(Multi-Lanes Mixed Traffic Cell Transmission Model)描述市區道路的車道差異現象。由於市區道路的車道差異現象可分為轉向車道差異與車種車道差異，因此，多車道混合車流格位傳遞模式將各種轉向車種自路段上游開始進行區分，並於車流推進時結合巨觀變換車道函數，最後至路段下游則按各車道進行紓解。透過觀察實際資料，變換車道於路段下游受到號誌、密度及密度差影響，到了路段上游則以車種和轉向為主。本文蒐集新竹市實際道路車流資料進行模式驗證，結果顯示，本文所建立模式模擬值與實際值差距為每輛汽車旅行時間誤差百分比為28%及每輛機車旅行時間誤差百分比則為-47%。
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有鑑於氣候變遷導致全球各地發生嚴重天然災害，又貨運運輸路網肩負著工商原料的供應、經濟發展及地方繁榮，以維持民眾所需，然而災害事件可能影響到路網的通行能力，進而影響日常生活，造成財貨之損失。然而，過去關於貨運運輸路網風險評估的研究，主要針對客運運輸，較少著墨在貨運運輸，此外，在考慮路段失效時，皆為假設路段完全失效，未考慮路段通行能力下降的情況，及路段實際受災害事件影響的機率。 因此本研究目的係界定合適的貨運路網天然災害風險評估模式，並以台灣路網為案例，實證分析成果以供相關單位參考。閱讀並彙整相關文獻，訂定本研究之貨運路網天然災害風險評估模式，亦為天然災害事件如：地震颱風，對貨運運輸系統造成之後果分析；路網脆弱度在探討路段失效情況下，所增加的成本，本研究欲訂定貨運路網脆弱度評估模式，並同時考慮路段完全失效及通行能力下降兩種情況；最後危害分析，代表災害事件致災機率，需同時考慮災害發生之機率與災害實際致災之機率。 由脆弱度分析結果顯示，整體而言台灣西部因為有國道1號及國道3號平行貫穿，因此西部走廊是較健全的，整體脆弱度偏低。然而少數路段受到高雄港暴露度高的影響，其脆弱度高。另外台灣東部走廊路網結構不完整，因此大部分的路段脆弱度結果偏高，主要落在東北半部的台9線蘇花段和北宜段。觀察地震之各路段風險成本，顯示西部走廊高風險及中風險主要分布在高雄港附近之聯外道路及連接台南市之台17線路段。而東部運輸路網主要屬於高風險台9線北宜段。觀察颱風之結果，國道為主的西部走廊幾乎無風險存在。高風險路段發生在台9線蘇花段以及部分北宜段。最後，分區之災害風險評估結果，高屏地區受地震影響，是會落在高風險區域，其他西部地區皆屬於低風險程度的。同時東部地區受到颱風影響較大，因此花蓮及台東地區偏高風險程度。 而透過研究結果，本研究建議相關單位在管理上，可參考以下建議：補強台北港及高雄港聯外道路的連接程度，並加強災害事件之預防工作，如增加高雄港附近之災害應變措施，東部地區之預警系統等。