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博碩士論文
| 論文名稱 | 短期交通量變化混沌特性之探索與預測 |
|---|---|
| 年別 | 93 |
| 學位 | 博士 |
| 學校系所 | 交通大學交通運輸研究所 |
| 作者 | 林豐裕 |
| 指導教授 | 藍武王 |
| 論文摘要 | 本研究旨在探索短期交通量變化是否存有混沌特性，並發展混沌預測方法。利用一系列的非線性系統幾何圖型與統計指標，以美國密尼蘇達州I-35州際高速公路一分鐘交通量之變化為測試對象，檢視其時間序列是否屬於隨機或混沌結構，再選出最重要之三項指標，分別為Lyapunov exponent 、Power spectra 、IFS clumpiness map，依此發展出檢測時間序列是否存有混沌特性之簡捷步驟，經利用已知之時間序列驗證本簡捷步驟之有效性後，再應用至其他地點一分鐘交通量之檢測，結果顯示短期交通量時間序列具有明顯之非線性跡象，且混沌時間序列可以成功解釋此種非線性結構。 此外，本研究利用狀態空間重構原理，以及不同之模糊推論方法，發展三種混沌時間序列預測模式。第一種預測模式(TC model)採時間限縮(Temporal Confined)概念，篩選「時間相近」之歷史軌道為模糊相等推論(Fuzzy Equal Inference)之依據。第二種預測模式(STC model)採時空限縮(Spatiotemporal Confined)概念，篩選「時間相近」及「空間相近」之歷史軌道為模糊相等推論之依據，第三種預測模式(SC model)採空間限縮(Spatial Confined)概念，篩選「空間相近」之歷史軌道為模糊比例推論(Fuzzy Proportion Inference)之依據。經以美國密尼蘇達州I-35州際高速公路一分鐘交通量之變化為對象，檢視三種混沌預測模式之預測能力，結果顯示本研究所發展之三種模式均有很好的預測準確度。 |
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