混合車流下汽機車車流參數預測模式之研究-渾沌類神經方法之應用

為了解決道路安全的問題,首要工作是深入了解車流行為,進而提前得知車流行為的動態變化情形,以提供即時安全控制的決策判斷所需資訊;若欲深入瞭解混合車流行為的渾沌現象,則無法忽略機車車流與汽車車流並存於道路上的混合車流情況。本文即探討與分析道路上混合車流行為的時空變化,進而實現車流預測行為。本文先利用渾沌理論的相空間概念,以描述混合車流環境中各車流型態的行為;再者,結合渾沌理論的相空間概念與人工類神經網路的預測能力,分別構建混合車流參數預測模式、機車車流參數預測模式及汽車車流參數預測模式,並進行分析與預測。為了進行模式驗證,透過計算預測輸出值與實際值之間的均方誤差與相關係數,以評估輸出結果的準確度。經過比較分析後,除了發現混合車流的渾沌現象較其他車流更為顯著,在預測準確度方面,混合車流參數預測模式較機車車流、汽車車流預測模式準確,即描述車流行為的能力更佳,有助於車流趨勢的預測。

作者:洪啟峰