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GMM與EM應用於路測雷達偵測器三車種學習演算法的研發
(2009)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸科技與管理學系(所)
本篇文章主要提出路側雷達偵測器(Road-side radar detector)應用於多車道的環境下所需要的車種分類器 (vehicle type classifier)。本研究以電壓訊號作為輸入變數，並進一步透過傅利葉轉換成頻譜訊號。利用車輛通過偵測區域時，所得到的特徵值，進行學習模型的樣本。車種分類器的學習架構包含的模型與演算法，使路側雷達偵測器能依據現實的道路環境，偵測通過的車輛來獲得學習樣本，並即時得到通過的車輛是位於哪一個車道的車種資訊。其中，車種主要區成摩托車，小型車，大型車三類。分類所使用的統計模型為二維的高斯混合型，並利用期望最大化演算法(EM algorithm)求解模型參數。
TEVACS路網疏散系統決策支援功能加強之研究
(1993)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸工程與管理學系
交通車流波動方程式數值計算之研究
(1998)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸工程與管理系
以匝道收費系統為基礎之整合性動態交通量預測及收費策略
(2001)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學
本研究的主題與重點係考量在匝道電子收費架構下,提出一整合收費系統、交控系統與匝道儀控系統的實務性整合架構,分析各系統功能需求關聯性,並建立理論分析模式,含動態用路人行為模式、動態路網流量型態分析與預測模式、應用模式、常態性匝道計程車費率模式即可操作軟體系統。在整合架構下本研究將進行國內外相關「基本性」與「應用性」模式方法論文獻回顧、理論分析及比較評估,提出一符合實務上可行的建議理論模式方案及後續發展方向,以作為ATMS實務建置的基礎。
以地理資訊系統建立集結點之決策支援系統
(1994)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運工管系
本研究擬建立核一廠附近之地理資訊系統雛型,並透過地理資訊系統結合圖形庫、資料庫及分析模組的優良特性,以網格狀(Raster)資料進行緊急疏散集結地點的分析與選擇.疏散集結地點的資訊不但是平時應讓民眾知曉,也是演習時必要有的資訊,更是目前核電廠安全疏散決策支援系統(TEVACS)在分析過程中所必須提供的資訊.緊急疏散集結地點的選擇對安全疏散的過程影響極大,尤其是加上風向與劑量的分布,更影響到疏散工作,故集結地點的規劃是一很重要的工作.
以廣義反矩陣法於路段交通量推求旅次分布之研究
(1995)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸工程與管理學系
本研究將在道路使用者(用路人)的用路行為是以Wardrop的第一行為準則(即使用者均衡)假設下進行.根據此項假設,以路上偵測器所偵測到的路段流量,或是調查所得到的路段流量推估旅次分布資料表.推估方法將依卓訓榮(1991a、1991b),Cho and Chen(1991)的研究結果為基礎,即以廣義反矩陣方法求得路段與路徑關係之結論,再加上路網的特性.LAMBDA.h=T,.DELTA.h=f(.LAMBDA.是起迄路段投引矩陣Incidencematrix,.DELTA.是路段/路徑投引矩陣,h是路徑流量,f是路段流量,T是旅次分布量),使得T可以由f求得,而且以T為決策變數 ,不以h為決策變數.
以波動方程式探討汽機車混合車流行為
(1998)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸工程與管理系
以相位角資訊設計車輛雷達偵測演算法
(2010)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸科技與管理學系（所）
車輛偵測器為道路交通資料收集系統中之重要一環，設置於道路當地之偵測器，可即時分析出最貼近當地之交通資訊，提供用路人與交通工程師一個可靠性指標，有效降低錯誤決策所產生之風險，以提高用路人之行車品質。此外，所有交通管理策略必頇仰賴正確資料收集系統的資訊，方能有效制定、分析與執行交通管理策略。本研究擬透過相位角資訊，針對調頻連續波雷達回波資訊進行分析，建立一偵測演算法，期能應用於車輛偵測之上。並透過此演算法獲得交通參數，並提供智慧型運輸系統之應用。
以相位角資訊設計車輛雷達偵測演算法
(2011)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸科技與管理學系（所）
車輛偵測器為道路交通資料收集系統中之重要一環，設置於道路當地之偵測器，可即時分析出最貼近當地之交通資訊，提供用路人與交通工程師一個可靠性指標，有效降低錯誤決策所產生之風險，以提高用路人之行車品質。此外，所有交通管理策略必頇仰賴正確資料收集系統的資訊，方能有效制定、分析與執行交通管理策略。本研究擬透過相位角資訊，針對調頻連續波雷達回波資訊進行分析，建立一偵測演算法，期能應用於車輛偵測之上。並透過此演算法獲得交通參數，並提供智慧型運輸系統之應用。
以衝擊波理論推導最佳觸控號誌時制
(2008)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸科技與管理學系(所)
為了紓解交通壅塞，本研究將提出在單一時相中，如何控制觸控號誌系統之綠燈通行時間及紅燈停等時間，以提升用路人用路之最大效益，並進而推廣至多時相系統，使得總體壅塞情形降至最低。目前國內均採用號誌系統來控制流量，但未能有效計算各個時相之最適紅燈時間及綠燈時間，無法有效控管流量。因此，為了提升國內的研發能力，更為了紓解國內在交通尖峰時間之嚴重壅塞情況，本計畫將建立於衝擊波理論之上，以衝擊波分析找出下週期的最佳號誌週期，改良觸動式號誌控制系統的效率。以路徑(Path)為分析對象，考量多點連鎖，使鄰近路口之連鎖效益佳，並增加停滯門檻值設定之控制機制，用來反映路口擁塞或事故情況所造成的綠燈時間運轉效能不彰問題，以有無車訊息為分析基礎，不須區分車種，故對機車、行人流量均具備反應能力。本計畫最終能以偵測器數量少的優勢，使得多時相路口塞車效能佳，且可因應即時的交通流量變化調整號誌，因此俱備事故反應能力、機車反應能力，考量整體決策，期能有效改善交通壅塞情況。
以變分不等式為限制條件的非線性最佳化問題之性質探討
(2012)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸科技與管理學系（所）
以變分不等式為限制條件的非線性最佳化問題又被稱為帶有均衡限制式的數學規劃問題 (MPEC)，此類問題廣泛的應用在各個學術領域上。而在運輸領域中，路網設計問題、起迄需求量推估問題、號誌控制問題、擁擠收費問題等皆可利用MPEC 來進行求解。由於變分不等式不具有封閉形式，因此常用互補限制式將MPEC 模式進行改寫，並利用下列演算法進行求解，包含有平滑法 (Smoothing method)、懲罰法(Penalty method)、序列二次規劃法(Sequential Quadratic Programming)、內點法(Interior point method)等。但因為MPEC 問題的可行解區域常會有非凸性(Nonconvexity)及不可微的性質，且互補限制式又含有組合問題(Combinatorial issue)，如何設計有效率的演算法來求解 MPEC 問題仍是一具有挑戰性的研究議題。故本研究嘗試在適當的限制規範(Constraint qualification) 下將MPEC 進行改寫，並對該問題的可行解區域進行分析，進一步提出一有效率的求解演算法。本研究第一年的工作中，將針對改寫後的MPEC 問題的可行解空間性質進行分析，並探討解的存在性與唯一性等問題。第二年將根據該問題設計求解演算法，並討論其收斂性。第三年將會根據所提出之演算法進行程式撰寫，並應用在數值範例中。
以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---子計畫三：巨觀動態車流模型開發與驗證(III)
(2006)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸科技與管理系
智慧型運輸系統為整合通訊電子科技以解決交通運輸問題之方法，然而除了硬體設備之配合外，軟體模式部分亦十分重要。車流理論描述與分析交通車流特性，供設計者進行系統服務水準評估，檢驗系統是否運作流暢、現行系統是否有其運作上之問題。所以交通車流理論在交通運輸之研究領域中佔有一重要地位。尤其在發展智慧型運輸系統的同時，許多及時控制均需要做及時交通資訊之預測，此為發展交通相關模式之重要課題。也因此，動態車流模式之角色更形重要。在本子計畫中將回顧並延伸過往的研究，利用波茲曼方程發展一套2維巨觀車流模式。模式中將討論不同車種的移動行為，並且探討再不同狀況下造成該車種加減速之原因。另一方面，本子計畫所構建之模式也將包含狀態方程式與移動方程式，這在過往的模式發展中常常被忽略，由其在構建汽機車混合車流模式中更應該分別討論。巨觀車流模式的採用依據也是本子計畫的重點，藉由調查資料與模擬結果，探討在不同狀況下所應採用的車流模式，節省模擬求解時間以符合大規模路網所需的即時資訊處理。
以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---子計畫四：巨觀動態車流模型開發與驗證(I)
(2004)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸科技與管理系
智慧型運輸系統為整合通訊電子科技以解決交通運輸問題之方法，然而除了硬體設備之配合外，軟體模式部分亦十分重要。車流理論描述與分析交通車流特性，供設計者進行系統服務水準評估，檢驗系統是否運作流暢、現行系統是否有其運作上之問題。所以交通車流理論在交通運輸之研究領域中佔有一重要地位。尤其在發展智慧型運輸系統的同時，許多及時控制均需要做及時交通資訊之預測，此為發展交通相關模式之重要課題。也因此，動態車流模式之角色更形重要。在本子計畫中將回顧並延伸過往的研究，發展一套以交通場為基礎的2 維巨觀車流模式。交通場將影響道路上車輛的移動行為，不同狀況下的交通場將造成車輛加速或減速。另一方面，本子計畫所構建之模式也將包含狀態方程式與移動方程式，這在過往的模式發展中常常被忽略，由其在構建汽機車混合車流模式中更應該分別討論。巨觀車流模式的採用依據也將是本子計畫的重點，藉由調查資料與模擬結果，探討在不同狀況下所應採用的車流模式，節省模擬求解時間以符合大規模路網所需的即時資訊處理。
以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---子計畫四：巨觀動態車流模型開發與驗證(II)
(2005)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸科技與管理系
智慧型運輸系統為整合通訊電子科技以解決交通運輸問題之方法，然而除了硬體設備之配合外，軟體模式部分亦十分重要。車流理論描述與分析交通車流特性，供設計者進行系統服務水準評估，檢驗系統是否運作流暢、現行系統是否有其運作上之問題。所以交通車流理論在交通運輸之研究領域中佔有一重要地位。尤其在發展智慧型運輸系統的同時，許多及時控制均需要做及時交通資訊之預測，此為發展交通相關模式之重要課題。也因此，動態車流模式之角色更形重要。在本子計畫中將回顧並延伸過往的研究，利用波茲曼方程發展一套2 維巨觀車流模式。模式中將討論不同車種的移動行為，並且探討再不同強況下造成該車種加減速之原因。另一方面，本子計畫所構建之模式也將包含狀態方程式與移動方程式，這在過往的模式發展中常常被忽略，由其在構建汽機車混合車流模式中更應該分別討論。巨觀車流模式的採用依據也是本子計畫的重點，藉由調查資料與模擬結果，探討在不同狀況下所應採用的車流模式，節省模擬求解時間以符合大規模路網所需的即時資訊處理。
以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---總計畫(I)
(2004)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸科技與管理系
「智慧型服務」的研究重點在於提供交通管理者決策分析工具(Advanced Traffic Management System， ATMS)，及提供用路人即時交通資訊服務(Advanced Traveler Information System，ATIS)。為了要滿足上述兩個研究重點，就方法論的角度而言必須具備路網流量分析與預測的能力，因此在進行「路網流量分析與預測」時，本計畫以「動態旅次起訖推估與預測」、「動態交通量指派」、「微觀動態車流模型開發與驗證」與「巨觀動態車流模型開發與驗證」四項「動態性」的基礎研究，架構交通動態預測技術的理論基礎，而形成一個「完整且自我一致的動態系統」。此外，本計畫並預定將整合這些理論研究成果，開發「路網動態車流模擬器」，使其成為未來建置交通管理者決策分析工具的「軟體平台」。本計畫第一年主要將以回顧現有著名之車流模擬軟體為主要工作，詳細分析既有模擬軟體之特性與優缺點，以作為後續發展本計畫模擬軟體的重要參考依據，並建立各子計畫間之技術整合與協調工作之運作架構。第二年將建立模擬軟體之系統架構、系統分析與輸出入需求分析，及並確認各子計畫理論成果之介面整合。第三年主要工作為模擬軟體開發與測試。
以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---總計畫(II)
(2005)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸科技與管理系
「智慧型服務」的研究重點在於提供交通管理者決策分析工具(Advanced Traffic Management System ，ATMS)，及提供用路人即時交通資訊服務(Advanced Traveler Information System，ATIS)。為了要滿足上述兩個研究重點，就方法論的角度而言必須具備路網流量分析與預測的能力，因此在進行「路網流量分析與預測」時，本計畫以「動態旅次起訖推估與預測」、「動態交通量指派」、「微觀動態車流模型開發與驗證」與「巨觀動態車流模型開發與驗證」四項「動態性」的基礎研究，架構交通動態預測技術的理論基礎，而形成一個「完整且自我一致的動態系統」。此外，本計畫並預定將整合這些理論研究成果，開發「路網動態車流模擬器」，使其成為未來建置交通管理者決策分析工具的「軟體平台」。本計畫第一年主要將以回顧現有著名之車流模擬軟體為主要工作，詳細分析既有模擬軟體之特性與優缺點，以作為後續發展本計畫模擬軟體的重要參考依據，並建立各子計畫間之技術整合與協調工作之運作架構。第二年將建立模擬軟體之系統架構、系統分析與輸出入需求分析，及並確認各子計畫理論成果之介面整合。第三年主要工作為模擬軟體開發與測試。
以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---總計畫(III)
(2006)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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交通大學運輸科技與管理系
「智慧型服務」的研究重點在於提供交通管理者決策分析工具(Advanced Traffic Management System ，ATMS)，及提供用路人即時交通資訊服務(Advanced Traveler Information System，ATIS)。為了要滿足上述兩個研究重點，就方法論的角度而言必須具備路網流量分析與預測的能力，因此在進行「路網流量分析與預測」時，本計畫以「動態旅次起訖推估與預測」、「動態交通量指派」、「微觀動態車流模型開發與驗證」與「巨觀動態車流模型開發與驗證」四項「動態性」的基礎研究，架構交通動態預測技術的理論基礎，而形成一個「完整且自我一致的動態系統」。此外，本計畫並預定將整合這些理論研究成果，開發「路網動態車流模擬器」，使其成為未來建置交通管理者決策分析工具的「軟體平台」。本計畫第一年主要將以回顧現有著名之車流模擬軟體為主要工作，詳細分析既有模擬軟體之特性與優缺點，以作為後續發展本計畫模擬軟體的重要參考依據，並建立各子計畫間之技術整合與協調工作之運作架構。第二年將建立模擬軟體之系統架構、系統分析與輸出入需求分析，及並確認各子計畫理論成果之介面整合。第三年主要工作為模擬軟體開發與測試。
以非線性反應函數求解雙層路網設計問題
(2009)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸科技與管理學系(所)
Stackelberg 賽局問題廣泛的應用在各個學術領域上。在交通領域上，網路設計問題就是一個典型的Stackelberg 賽局，參賽者分別為政府（負責設計號誌時制）以及用路人（執行路徑選擇）。此均衡網路設計問題包含尋找一網路改善之最佳配置，即使用者路徑選擇為均衡情況下求得系統最佳之配置。由於Stackelberg 賽局計算較複雜，過去學者提出了幾種演算法，包含有迭代法（Iterative Method）、懲罰法（Penalty Method）以及敏感性分析法（Sensitivity Approach）。其中敏感性分析法又分為梯度法（Gradient Method）與線性反應函數估計法（Linear Reaction Function Approximation）：其中以線性反應函數估計法效率較高。然其反應函數之假設為線性，不一定能反應真實之狀態，故本研究嘗試建立高階之非線性反應函數，期能加速演算效率並改進解之品質。在本研究第一年的工作中，將專注於發展高階敏感性分析，使此理論更一般化，增廣其應用範圍。計畫第二年將延續第一年的高階敏感性分析方法，用此敏感性資訊建立一非線性之反應函數，將其用以求解領導—跟隨雙層問題。發展一合適之演算法，且探討其收斂性。於計畫第三年，本研究將擴展原有可微之雙層Stackelberg 賽局問題至不可微之問題。並嘗試透過次梯度（sub-gradient）方式進行求解。
以非線性反應函數求解雙層路網設計問題
(2007)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸科技與管理學系(所)
Stackelberg 賽局問題廣泛的應用在各個學術領域上。在交通領域上，網路設計問題就是一個典型的Stackelberg 賽局，參賽者分別為政府（負責設計號誌時制）以及用路人（執行路徑選擇）。此均衡網路設計問題包含尋找一網路改善之最佳配置，即使用者路徑選擇為均衡情況下求得系統最佳之配置。由於Stackelberg 賽局計算較複雜，過去學者提出了幾種演算法，包含有迭代法（Iterative Method）、懲罰法（Penalty Method）以及敏感性分析法（Sensitivity Approach）。其中敏感性分析法又分為梯度法（Gradient Method）與線性反應函數估計法（Linear Reaction Function Approximation）：其中以線性反應函數估計法效率較高。然其反應函數之假設為線性，不一定能反應真實之狀態，故本研究嘗試建立高階之非線性反應函數，期能加速演算效率並改進解之品質。在本研究第一年的工作中，將專注於發展高階敏感性分析，使此理論更一般化，增廣其應用範圍。計畫第二年將延續第一年的高階敏感性分析方法，用此敏感性資訊建立一非線性之反應函數，將其用以求解領導—跟隨雙層問題。發展一合適之演算法，且探討其收斂性。於計畫第三年，本研究將擴展原有可微之雙層Stackelberg 賽局問題至不可微之問題。並嘗試透過次梯度（sub-gradient）方式進行求解。
以非線性反應函數求解雙層路網設計問題
(2008)
卓訓榮
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CHO HSUN-JUNG
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國立交通大學運輸科技與管理學系(所)
Stackelberg 賽局問題廣泛的應用在各個學術領域上。在交通領域上，網路設計問題就是一個典型的Stackelberg 賽局，參賽者分別為政府（負責設計號誌時制）以及用路人（執行路徑選擇）。此均衡網路設計問題包含尋找一網路改善之最佳配置，即使用者路徑選擇為均衡情況下求得系統最佳之配置。由於Stackelberg 賽局計算較複雜，過去學者提出了幾種演算法，包含有迭代法（Iterative Method）、懲罰法（Penalty Method）以及敏感性分析法（Sensitivity Approach）。其中敏感性分析法又分為梯度法（Gradient Method）與線性反應函數估計法（Linear Reaction Function Approximation）：其中以線性反應函數估計法效率較高。然其反應函數之假設為線性，不一定能反應真實之狀態，故本研究嘗試建立高階之非線性反應函數，期能加速演算效率並改進解之品質。在本研究第一年的工作中，將專注於發展高階敏感性分析，使此理論更一般化，增廣其應用範圍。計畫第二年將延續第一年的高階敏感性分析方法，用此敏感性資訊建立一非線性之反應函數，將其用以求解領導—跟隨雙層問題。發展一合適之演算法，且探討其收斂性。於計畫第三年，本研究將擴展原有可微之雙層Stackelberg 賽局問題至不可微之問題。並嘗試透過次梯度（sub-gradient）方式進行求解。