本研究使用帽子曲線之觀念，發展出一個列車班距調整模型，藉以分析列車延誤時，台北捷運中、高運量系統之列車調整模式與班距復原問題。當任一列車之延誤大於列車班距調整模式之啟動門檻後，列車班距調整模型使用列車時刻表偏移與最大月台駐車時間等兩個主要控制策略，控制列車運行時間之時刻表與班距，依列車離站延誤一步一步的尋優獲得一組新的目標時刻表，令列車之運行，自班距不均狀態快速恢復均勻。
為表現與分析前述列車班距調整模型之特性，本研究先以Visual C++/MFC程式語言構建一個物件導向化之列車運行模擬模式RapidMFC，再將此模型應用於台北高運量捷運系統之淡水-新店線，實例探討列車於兩個端點站間來回運行之雙向營運問題(本研究稱此為呼拉圈列車調整模式)。
實證分析部分，本研究首先進行台北捷運淡水-新店-中和線營運路網之壓力測試，依據現況淡水-新店與北投-南勢角所組成之Y型路網於古亭至北投之間的路線重疊路段，採一部車為淡水-新店、另一部車為北投-南勢角之1:1交錯營運計畫之前提下，獲得淡水-新店線之列車容量為25部列車，連同當前台北捷運系統之上班日列車時刻表設定的尖峰18部列車與離峰15部列車等三種案例，分別模擬分析不同位置發生列車不同延誤程度之實驗測試，藉由列車旅行時間延誤與班距復原時間分別探討系統中的列車動態行為。

A generic train control model, using the hat-curve concept, has been developed, which can accommodate different features of the headway adjustment models used in both Middle and Mass Rapid Transit systems in Taipei, to deal with the recovery problem of train delays. Suppose a train has been delayed for more than the default threshold, in the first step, a tentative objective schedule is generated automatically for all service trains to catch up with. The model then controls the step-by-step objective schedule in order to gradually make the system recover from delay situations. Two particular parameters, strongly related to any headway adjustment models, are schedule shift and maximum dwell time; their effects on the models employed by the headway-based and schedule-based control strategies are explored.
Another train operation simulation model has previously been constructed to verify the specificities of these train control models. After validation using the implicit control strategies of the two Rapid Transit systems, the proposed train control model, called hula-loop model to resemble the movement of trains running in two-way roundtrips, is used to perform several experimental analyses. First, a line capacity of 25 trains, its fair share in a Y-type network, has been specified, along with current peak-period 18 trains and off-peak 15 trains, on a specific line. Starting with an equilibrium state, the experiments are conducted by generating delays of varying length at different locations, to gain insight of the dynamic behavior of individual trains in the system. The proposed and the implicit train control models are evaluated in terms of train travel delays and system recovery time.

1、中文部分
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