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)

Abstract

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。