| 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。 |
