交通部運輸研究所Institute of Transportation, MOTC

　　本研究即針對模擬系統中頗為重要的駕駛人選擇行為進行探討，且主要著重即時資訊狀況下駕駛人選擇行為分析，透過問卷調查及日誌式調查方式蒐集台北市駕駛人路線選擇的特性及可能影響路線或出發時間變動的因素，並針對即時交通資訊狀況下駕駛人路線選擇行為分析探討可行的方法及建立完整的分析架構。本研究以即時資訊符合度及相關性作為衡量資訊提供績效之依據，此種期望接受相關資訊引導的符合程度可分為資訊相關率、資訊錯誤率、資訊正確率及資訊誤判率，並分別建立其關係式及即時交通資訊影響模式架構。

　　依照模擬結果，當資訊相關率為0.9，資訊錯誤率為0.1，資訊正確率為0.9及資訊誤判率為0.1的時候，羅吉特路線選擇模式之績效明顯提昇，平均旅行時間可節省約12.83%~22.57%。本研究以平均旅行時間來看，在一般即時交通資訊中隨著路網中交通量的增加並沒有明顯依照資訊的詳細程度，而有平均旅行時間節省的差異，主要可能因為都市路網中駕駛人對所需選擇路線的狀況多能稍為瞭解；但是當道路封閉施工或突然發生事故時，由於駕駛人所面對的交通情況較無法掌握，因此詳細的即時資訊對路網績效較有幫助。

　　對於不同的可變資訊標誌設置比例對路網績效的影響，可以發現一即有趣的現象，即當路網中交通量較少時，不同的可變資訊標誌設置比例對路網績效的影響差距約在平均旅行時間5分鐘的範圍，但是當交通量逐漸增加時，對路網績效的影響差距增加至約在平均旅行時間10分鐘的範圍，隨著交通量增加約為原來交通量3倍時，不同的可變資訊標誌設置比例對路網績效的影響差距又逐漸縮小，約至原來交通量5倍時，其又回到原來差距之規模。

　　至於在駕駛人選擇行為逐日動態變化方面，駕駛人有以每一週的旅次經驗學習的型態，經參數校估結果，其中出發時間動態變換模式主要以動態基準為佳，其中又以動態基準10及30分鐘之模式校估結果較佳；至於行駛路線動態模式則以常用路線基準模式為佳。經模擬結果，大致上其平均旅行時間呈現下降的趨勢，且約至第三週以後（約為第十二天以後）其減少的幅度加大，顯然駕駛人已能透過學習的過程，而減少平均旅行時間。