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以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---子計畫一：動態旅次起訖推估與預測(I)
(2004)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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國立交通大學統計學研究所
早期的動態起迄研究大都只考慮在某一個時段內，推估起迄流量及所有相關變數的平均值。此類研究並沒有考慮交通流量會隨時間變化的特性，通常只用來應用在規劃方面。Jou (2001,2002,2003)曾經用時間序列中的狀態空間模式（State Space Modal），並且結合Gibbs 抽樣計算方法去估計動態起迄型態（OD Pattern），但是網路的旅行時間都是假設固定，應用在捷運系統等估計動態起迄型態（OD Pattern）。在本計畫第一年的工作中，將發展非高斯形狀態空間模式(Non-Gaussian State Space Model)，使這個方法論更為一般化，其適用條件亦更為廣泛本計畫第二年將發展一結合車流模擬(總計畫)以提供旅行時間方法去估計起迄型態（OD Pattern）。我們使用時間序列中的狀態空間模式（State Space Modal），並且考慮在高斯的條件下去校估狀態空間模式的參數，結合車流模擬以提供旅行時間用於求解的疊代過程直到收斂。比計畫第三年將整合第一年與第二年之研究果，發展在非高斯形狀態空間模式下結合車流模擬之動態起訖推估與預測方法，此外，將整個演算法設計在平行演算的架構亦是本年度的研究重點，以期能提升其計算效率。
以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---子計畫一：動態旅次起訖推估與預測(II)
(2005)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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國立交通大學統計學研究所
早期的動態起迄研究大都只考慮在某一個時段內，推估起迄流量及所有相關變數的平均值。此類研究並沒有考慮交通流量會隨時間變化的特性，通常只用來應用在規劃方面。Jou (2001,2002,2003)曾經用時間序列中的狀態空間模式（State Space Modal），並且結合Gibbs 抽樣計算方法去估計動態起迄型態（O-D Pattern），但是網路的旅行時間都是假設固定，應用在捷運系統等估計動態起迄型態（O-D Pattern）。在本計畫第一年的工作中，已經發展高斯形狀態空間模式(Gaussian State Space Model)用以推估動態起迄矩陣。並將繼續發展非高斯形狀態空間模式(Non-Gaussian State Space Model)，使這個方法論更為一般化，其適用條件亦更為廣泛本計畫第二年將發展一結合車流模擬(總計畫)以提供旅行時間方法去估計起迄型態（O-D Pattern）。我們使用時間序列中的狀態空間模式（State Space Modal），並且考慮在高斯形狀態空間模式(Gaussian State Space Model)的條件下去校估狀態空間模式的參數，結合車流模擬以提供旅行時間用於求解的疊代過程直到收斂。
以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---子計畫一：動態旅次起訖推估與預測(III)
(2006)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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國立交通大學統計學研究所
早期的動態起迄研究大都只考慮在某一個時段內，推估起迄流量及所有相關變數的平均值。此類研究並沒有考慮交通流量會隨時間變化的特性，通常只用來應用在規劃方面。Jou (2001,2002,2003)曾經用時間序列中的狀態空間模式（State Space Modal），並且結合Gibbs抽樣計算方法去估計動態起迄型態（O-D Pattern），但是網路的旅行時間都是假設固定，應用在捷運系統等估計動態起迄型態（O-D Pattern）。在本計畫第一年的工作中，已經發展高斯形狀態空間模式(Gaussian State Space Model)用以推估動態起迄矩陣。並將繼續發展非高斯形狀態空間模式(Non-Gaussian State Space Model)，使這個方法論更為一般化，其適用條件亦更為廣泛本計畫第二年發展一結合車流模擬(總計畫)以提供旅行時間方法去估計起迄型態（O-D Pattern）。我們使用時間序列中的狀態空間模式（State Space Modal），並且考慮在高斯形狀態空間模式(Gaussian State Space Model)的條件下去校估狀態空間模式的參數，結合車流模擬以提供旅行時間用於求解的疊代過程直到收斂。本計畫第三年將將放鬆前期狀態轉移矩陣（Transition matrix）固定之假設，並使之隨時間以及觀察值改變。並且引進平行計算技巧，以發展平行演算法用以提升計算效能。本研究將把此平行演算法撰寫成程式並於叢集電腦（PC-Cluster）上執行以求算效率，並達到提供即時資訊之目標。
函數資料分析法於雷達微波偵測器之車種辨識之應用
(2007)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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國立交通大學資訊與財金管理學系
對於交通管理者及用路人來說，需仰賴正確且即時之道路資訊，以作為決策判斷之依據，而車輛偵測器是為交通資訊系統之根本。國內目前偵測器之佈設密度尚且不足，尤以省道為甚，主因為產品皆直接由國外引進，價格昂貴，維護及相關技術亦容易受到限制，為了獲得更豐富之道路車流資訊，自行研發偵測器已成為勢在必行的事。除了相關硬體設施的開發外，一般偵測器應具有測速與車種辨識等基本能力，而其中又以車種辨識功能最為重要，諸如車流組成與行駛速度等資訊，皆需依靠偵測器之車種辨識技術來取得。因此，良好之車種辨識演算法亦為國內偵測器發展之不可或缺的一環。本研究以雷達微波偵測器之車輛反射波形訊號為對象，利用函數資料分析(Functional data analysis) 之方法，去除資料本身之變異性與蒐集誤差，探討在不同訊號型態下，大小型車與機車之反射波形特徵，並以數學函式表示，期望能應用於未來偵測器之功能開發上，成為車種辨別的輔助工具。
應用時間序列分析方法建構精簡型車流預測模式暨區域控制策略之研究
(2004)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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國立交通大學統計學研究所
狀態空間模式估計動態旅次起迄矩陣
(2002)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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交通大學統計學研究所
等候車隊溢流超過偵測器之路段流量預測模式
(2006)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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國立交通大學統計學研究所
蒙地卡羅解波茲曼方程式演算法準確性再提升以及平行模擬
(2001)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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交通大學統計學研究所
雙線性模式中係數估計式的大小樣本性質
(1993)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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交通大學應用數學系
高速公路車流密度模式推估與模擬之研究
(2000)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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國立交通大學統計學研究所
高速公路車輛起迄抽樣調查與不完整資訊處理之研究
(1997)
周幼珍
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JOU YOW-JEN
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交通大學統計研究所