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多元公共運輸資訊大數據應用分析系列研究(106-108)
- 資料發布日期：109-10-05
- 最後更新日期：109-10-08
- 資料來源：交通部運輸研究所
計畫概述：
分析交通數據之本質，在於提供運輸政策與運輸管理之決策參考依據，本研究透過各項物聯網設備(如公車動態、電子票證與行動裝置)產生旅運者之大量高價值資料，整合公共運輸資訊系統數據、票務數據與使用者特性數據進行資料探勘分析，以針對目標族群(如高雄都會區之MaaS大學生通勤族)，應用本案之大數據分析結果於研提公共運輸服務策略，俾利公共運輸營運單位未來可自行運用公共運輸高價值資料庫，定期檢視整體人流之動向趨勢及運具使用，以提出公共運輸營運改善策略，偕眾人之力，達成政府運用巨量資料創造前瞻施政之目標。
研究成果：
- 本研究應用多元型式之公共運輸時空資料視覺化分析介面，針對潛在路線闢駛、客運路線管理優化等議題進行綜整分析。
- 本研究嘗試將電信網格資料與交通資料比對，針對高雄MaaS目標族群，配合相關的公共運輸資料(如路線、班次等)，嘗試分析公共運輸可能存在的缺口。
- 本研究整合107年10月至108年5月MaaS系統數據，研析整體人流之動向趨勢及運具使用狀況，提出MaaS營運改善策略。
成果推廣與效益：
- 106年12月辦理旅運時空資料分析與公共運輸服務應用發展計畫成果發表會，對象包括各區域運輸發展研究中心、地方政府與顧問公司，可協助各單位瞭解如何應用本計畫成果導入票證與電信數據，以精進公共運輸管理作業。此外，亦於中華民國運輸學會106年年會「大數據在交通運輸應用」場次中發表與宣導相關成果。
- 2016年、2018年ITS世界年會中受邀發表相關研究成果，以宣導計畫成果，提供國際參採。
- 透過108年6月MaaS聯合工作會議、12月高雄市政府座談會議向高雄市交通局說明，研究成果已提供高雄市政府參考應用。
研究成果精華摘整：
圖5.4.1電子票證資料與公車動態系統定點回傳資料整合分析演算法
圖5.4.2公車車流歷史軌跡與乘載人數分析介面
圖5.4.3 MaaS人流動向趨勢與運具使用狀況
研究成果報告：
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