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  一個公車乘客乘坐數量預測系統 
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講者:國立中興大學 資訊科學與工程學系 劉師睿
日期:2018/10/24
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:10:03
觀看:159
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摘要:
大眾交通運輸對於減少過度資源消耗,是現
今一個非常重要解決方案。公車的使用率提升,
不僅可以減緩石化燃料排放所造成的溫室效應問
題,也可以減少自行開車,減緩交通壅塞問題。
搭乘公車的使用者,通常會在意等待公車的時間
和公車的擁擠程度。過...
大眾交通運輸對於減少過度資源消耗,是現
今一個非常重要解決方案。公車的使用率提升,
不僅可以減緩石化燃料排放所造成的溫室效應問
題,也可以減少自行開車,減緩交通壅塞問題。
搭乘公車的使用者,通常會在意等待公車的時間
和公車的擁擠程度。過度擁擠的公車讓搭乘的乘
客會感到不舒適,考量公車的人數是值得探討的
議題。若能準確地預測公車的乘客數量,乘客可
以依照擁擠程度搭配自己的需求,選擇更舒適的
公車搭乘。公車業者亦可以了解公車的使用狀況,
藉此調整班次,使公車的營運更符合效益。本研
究將使用台中市政府交通局所提供的悠遊卡資訊,
以台中 300 號公車作為測試,並將分別使用三種機
器學習的方式,隨機森林 (Random Forest)、支持向
量機 (Support Vector Machine) 及極端梯度提升
(eXtreme Gradient Boosting),預測公車乘客數量。
實驗結果顯示 eXtreme Gradient Boosting 預測結果
比另外兩個演算法有更少的預測誤差。

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