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講 題基於Google搜尋趨勢與Hammerstein型遞迴式神經網路之高速公路車流量預測演算法 — 以古坑交流道為例
講 者逢甲大學資訊工程學系-楊易哲學生
日 期2017/10/25長 度00:15:40人 氣12 次
摘 要
高速公路的車流量預測一直以來都是國內的
研究重點之一,一個好的高速公路車流量預測可
以協助交通管理人員改善現有的交通問題並且提
供道路使用人規劃合適的行程。目前國內已有完
整的國道ETC 車輛通行資料來提供我們進行分析,
但我們發現到現有的方法效果並不太準確,因為
其方法通常只參照過往的歷史資料來進行預測,
然而我們必須了解到,只使用過往的資料就會受
限於過往的歷史情形,如果出現了過往歷史資料
中從未出現的情況,如特殊活動的舉辦,現有的
方法就將無法對其進行有效的預測,為了克服這
樣的問題,我們提出了使用Google 搜尋趨勢與
Hammerstein 型遞迴式神經網路的方法,使其預測
時不只參照過往情形,更能適應各種特殊節日活
動等狀況。最終,我們的實驗模擬則證實了我們
方法的有效性。
提 供TANET台灣網際網路研討會-TANET2017
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