| 研究生: |
黃志偉 Huang, Chih-Wei |
|---|---|
| 論文名稱: |
運用人工神經網路探討短期高雄捷運班次之運能 Using Artificial Neural Networks to Analyze Short Term Capacity for the Kaohsiung Rapid Transit System |
| 指導教授: |
林佐鼎
Lin, Tzuoo-Ding |
| 學位類別: |
碩士 Master |
| 系所名稱: |
管理學院 - 交通管理科學系 Department of Transportation and Communication Management Science |
| 論文出版年: | 2015 |
| 畢業學年度: | 103 |
| 語文別: | 中文 |
| 論文頁數: | 100 |
| 中文關鍵詞: | 高雄捷運 、旅運量 、捷運之運能 、人工神經網路 |
| 外文關鍵詞: | Kaohsiung Rapid Transit, Transit Passenger Volume, Cpacity of MRT, Artificial Neural Network |
| 相關次數: | 點閱:132 下載:12 |
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台灣都會區,地狹人稠,要改善日趨擁擠且混亂的交通,發展大眾運輸勢在必行。高雄許多地區人口密集,良好的交通環境,才能使高雄更進一步地發展。高雄捷運通車至今,轉眼間已經過了6年。現在,運量逐年地在提升,是一個能提供高雄都會區迅速、便利、安全且舒適的大眾運輸工具,儼然成為高雄地區重要的交通工具之一。隨著搭乘的民眾愈來愈多,可能產生車輛調度與司機員排班的問題,時間與空間要如何分配才能應付這日趨龐大的旅運量。需透過以往的資料與經驗,來判斷尖離峰時間,藉由資料分析,做出最好的決策,避免造成乘客的不便與困擾,間接影響乘客的權利。
本研究主要以了解民眾搭乘高雄捷運之行為特性與分析高雄捷運旅運量為主題,運用高雄市捷運股份有限公司提供的各站旅運量,由人工神經網路,藉以往的歷史資料,O-D(起訖)人次資料,訓練整個模式,來分析路網之運能。目的為能迅速計算出流量大的區段,以了解何時何區運能之不足。其研究成果可供高雄捷運公司作為車輛調度或司機排班等營運決策之依據,使高雄捷運公司不必等到運能不足以應付旅客人次時,才緊急調度車輛,造成旅客不便,引發民怨,以利未來營運績效與服務品質之提升。
高雄捷運美麗島轉運站,為本研究要探討列車轉運方向的指標站。運用SQL資料庫管理系統整理O-D(起訖)資料並運用人工神經方法,建立模型。對照實証分析之結果可以推測,目前整體高雄捷運運量之提升,多為假日之紅線區段運量之提升,而橘線運量增加並不明顯,未來兩線之運量之差距將會拉大。捷運公司應要推出更好的營運政策,以提升行經區域多為郊區與住宅區的橘線區段,因此線會消耗許多不必要之運能,空車率高的情況下,容易造成民眾觀感不佳,影響高雄捷運公司之形象。
Due to the chaotic and congested traffic day by day in Taiwan, development of mass transit system is imperative. Kaohsiung city is one of the densest population area in Taiwan, better traffic environment can improve the development of Kaohsiung city in further. Kaohsiung Rapid Transit (KRT) has been operated for 6 years, more and more people use KRT System. Some issues how to allocate time and space to cope with the increasingly large passenger volume have been generated at the same time. To avoid resuting in passenger inconvenience and distress, it is essential to distinguish between peak time and off-peak time by data analysis and make the best decision with the historical data and experience.
The main purpose of the study is to assess the passenger volume which is provided by KRT and to discuss the top one of O-D section with artificial neural networks.This research tries to solve complex nonlinear relationship and future outcome through learning and training with historical data. It is aimed to offer useful and reliable vehicle scheduling information to the Kaohsiung Rapid Transit Corporation, and to enhance the future operating performance and service quality.
The results of empirical analysis shows that the overall volume of the Kaohsiung MRT has increased currently, especially the red line traffic in holiday. However, the increase of the orange line traffic is not significant. Therefore, we can predict that the gap of volume between two lines will be wider and wider. KRTC should think about better operating policies to enhance the orange line operation, which are mostly go through suburbs and residential segments. Otherwise, this line will consume many unnecessary transport capacity, and the high empty rate which result in poor perception and image in people’s mind to Kaohsiung Rapid Transit Company.
一、中文部分
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二、英文部分
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