適應性號誌控制邏輯在號誌控制系統中同時兼具即時反映交通變化且能紓解大量車流的優點，目前國外已經有商業化實際運作的系統，而國內自行發展出的COMDYCS-3E適應性號誌控制邏輯，僅適用於純車流環境，未能切合國內汽機車混合交通狀況。故本研究針對此問題，針對目前現有COMDYCS-3E之車流推進與預測模式進行改良，延續葉志韋(2014)以格位傳遞模式(CTM)為主之研究，透過引進細胞自動機(CA)作為車流推進預測模式，並以實地蒐集車流資料進行模式之驗證。
本研究所發展之細胞自動機混合車流推進與預測模式係建構在COMDYCS-3E之子模式，作為車輛自偵測器至下游停止線之前之推估，以及在計算未來時階之得失比所需的預測交通狀態，本研究初步完成前者之模式構件與驗證，至於後者則仍需後續研究進行驗證與評估。該模式可應用於多車道與混合車流環境，也可處理機慢車優先道、機車停等區、直行車與右轉車交互影響等車流行為。
針對本研究所構建的混合車流CA模式，透過實證研究，分別以微觀車流模擬軟體VISSIM進行車流情境模擬，以及臺南市小東路與西門路實際蒐集所得的車流資料，進行模式之驗證。研究結果顯示，該混合車流CA模式在流量高低與不同幾何狀況，皆具有描述混合車流推進至下游的能力。在與格位傳遞模式的比較中，該混合車流CA模式在描述機車推進的績效上有絕對的優勢，而CTM則在運算時間有明顯的優勢，儘管如此，該混合車流CA模式仍得以在半秒內完成單一時階所需之運算，因此在實際適應性號誌控制邏輯的應用上，有一定的發展潛力。

The aim of this research is to develop a mixed traffic flow model for adaptive signal control logic called COMDYC-3E. There are two objectives: (1) to apply cell automata (CA) to enhance mixed traffic flow model for traffic prediction, and (2) to verify the validity of the mixed CA traffic flow model.
This developed CA mixed traffic flow model is a traffic prediction model which is one of the sub modules in COMDYCS-3E, and it could estimate and predict vehicle traffic evolutions between vehicle detector and stop line along an arterial segment. Moreover, it is capable of modeling some traffic conditions such as motorcycle-stopping area, motorcycle preemption or priority lane, interaction between through and right-turned vehicles, and lane changing, etc.
To verify the validity of the developed CA mixed traffic flow model, this research conducts empirical study via simulation experiment and field investigation. The simulation experiment results in the VISSIM environment show that the developed CA-based model can describe traffic behaviors of vehicles well in main scenarios except for the scenario with left-turned bay, and the same results are found in the field data evaluation. In addition, compared with the enhanced cell transmission model (enhanced CTM), the developed CA-based model has better performance than that of the enhanced CTM, especially on the traffic prediction of motorcycles. Finally, although the enhanced CTM consumes shorter time on calculation, the developed CA-based model can run fast enough to calculate in real time, which is applicable to an adaptive traffic signal control logic.
This research develops a traffic prediction model under mixed traffic flow condition. The developed CA-based mixed traffic flow model could be incorporated into COMDYCS-3E to verify its validity in the future work.

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