國道一號即時路況的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

應用支援向量迴歸於交通資料遺失值之插補：以固定式車輛偵測器資料為例

為了解決國道一號即時路況的問題，作者葉蕢誠 這樣論述：

　　道路管理者或規劃者常依據交通即時資料，作為瞭解道路的車流狀況的基礎，並得依此擬定因應管理策略與提供用路人路況資訊。但交通資料可能因蒐集、傳輸或處理過程可能發生異常或遺失的狀態，而影響道路管理者對路網的判斷，因此處理交通資料的遺失為值得重視的課題。目前國內外提出處理交通資料遺失值的插補方法甚為多元，但在實務上並未有共識的最佳方法，因為都有其運用上的限制，例如方法理論上模式假設與限制，演算過程較耗時或困難；或需利用黑盒子形式軟體為輔助工具，較無法理解內部運作關係，導致操作較容易受限；或需要大量歷史資料及模式識別方法建立專用模型以提高插補績效；此外，研究結果較少針對模式參數穩定性或泛用性進行探

討，而實證範圍通常較侷限特定區域。　　支援向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)係源自於支援向量機的機器學習方法，早期運用於模式識別領域，其具有容許誤差、不需過多假設，且透過核函數(Kernel Function)處理在高維空間非線性轉換問題的特點。相關研究透過此方法處理交通領域的問題，如交通量預測、旅行時間預測等，證實有良好的成果。因此本研究目的係構建以SVR為基礎的快速反應插補模型，並檢視其特性，包括預測準確性、模式參數是否達到穩定及泛用，以及操作上是否容易，追求建立一套可以簡易修正的基礎模式參數，並可調整因應適用於不同的情境狀態問題。本研究有別以往研究模

式構建直接以原始時序資料投入模式中，模式構建係以基本鄰近上、下游資料作為錨定值及上下游資料間相對變動量(差分值)之核心差分反應模型，並可透過調整因子來鬆綁模式應用限制，如參考點相對位置及車道數變化等。另基於現階段國內交通資料的蒐集仍以固定式車輛偵測器為主，本研究選擇以封閉式直線路段之速率資料作為模式示範插捕對象，並選擇不同道路等級與區域進行校估及驗證。SVR模式參數校估可分為兩部分，其一為模式內部運作參數之懲罰系數C、核函數的寬度係數γ，以及不敏感損失函數的寬度ε，並以先設ε值進行K-fold交叉驗證進行調校(C, γ)；其二為校估轉換後之線性迴歸式的權重係數ω及截距項。　　參數校估結果顯示，

在設定ε值下，未刪除極端值所校估模式內部運作參數C與γ在各情境或區域下，整體參數呈現較不一致或變動範圍較大的不穩定狀態，而經由刪除極端值後，部分子模式在不同情境或區域參數趨於穩定在較小範圍內，其中參數C多收斂於1~4之間，γ則收斂於0.03~1之間，可視為有限度的穩定。但在線性迴歸的參數校估結果顯示，每筆支援向量的權重係數值皆不一致，以及截距項也並不穩定於一定範圍內。另外，在模式預測能力驗證結果，除了少數國一北區情境2、4預測結果較差(MAPE>20%)，其餘情境自我驗證大致可達到高精確的績效(MAPE

應用速限漸變控制策略於高速公路事件管理之研究

為了解決國道一號即時路況的問題，作者葉妙珊 這樣論述：

當高速公路主線上發生意外事故狀況，必定會使得部分道路容量受到縮減，進而直接影響後續車流的行車速率，對於具有流率大且行車速率高的高速公路環境將會產生嚴重的交通衝擊，亦可能會衍生另一起事故的發生。因此，若能在事故發生期間在根據車流變化以動態方式顯示速限，使駕駛人趨向以適當的速度行駛，減緩不均質的車流狀況，進而減少事故所造成之交通衝擊、提升道路的安全服務品質。目前國內高快速路段皆設有速限可變標誌(Variable Speed Limit Sign)，但多在濃霧路段、隧道入口及隧道內應用，高速公路主線上尚無針對即時路況進行動態速限可變控制，僅呈現於靜態方式顯示速限。然而，過去諸多有關速限控制之研究，

多偏向探討速限控制啟動門檻、速限調整級距及其時間間距，在國內高速公路局規範報告中，亦僅針對速限調節級距及設施佈設位置進行探討，鮮少討論到如何以漸進式的方式逐漸調升速限，進一步達到解除速限控制之門檻。有鑑於此，本研究欲針對高速公路事故車流下採用速限可變控制策略，並以實際路網為基礎利用具有本土特性之DynaTAIWAN模擬軟體進行實驗評估，探討高速公路在事故情況下反應速限可變控制執行後運行效率及其表現。本研究研究成果發現，當路網發生事故時，會影響鄰近路段之行車速度與車輛停等情形。若在事故發生時，採取適當速限控制，減緩異常車流之變化，可因此改善車流之延滯與路段上速度之變異程度，以及油耗與CO2排放，

進而達到提升路網服務品質與環境永續之目的。其研究可驗證本研究所建立之速限漸變控制策略具有實用性與可行性，有效降低停等時間，以更均質的車流速度行經瓶頸路段，進而提升整體路網之運行效率與駕駛之行車安全性，以作為交管單位研擬控制策略之參考依據。