國道一號路況南下的問題，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

書中字有黃金屋 工業和商業黃頁資訊網論文書籍站 國道一號路況南下

另外網站大貨車國道追撞釀1死1傷怪地磅塞車網友打臉 - LIFE 生活網也說明：【記者新聞網／社會中心報導】國道1號南向346.1公里、高雄岡山地磅站前25日 ... 後，卻幾乎一面倒打臉：「沒保持安全距離，又不注意路況才能禍首」。

元智大學 資訊管理學系 許嘉裕所指導 劉易儒的 應用深度學習以預測高速公路短期旅行時間 （2017），提出國道一號路況南下關鍵因素是什麼，來自於短期旅行時間、預測、門循環單元、深度學習、電子收費系統。

而第二篇論文清雲科技大學 經營管理研究所 朱松偉所指導 林佑霖的 建構道路服務水準之推估模式-以高速公路為例 （2006），提出因為有 探針車、資料探勘、道路服務水準的重點而找出了 國道一號路況南下的解答。

最後網站塞爆！國1中部南下路段大塞25公里- 生活 - 自由時報則補充：今天上午10時國道即時路況資訊圖表顯示，國道1號南下從189公里王田路段至207公里埔鹽系統交流道路段都是一片紅通通，接近中午時分，嚴重雍塞路段增為 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了國道一號路況南下，大家也想知道這些：

應用深度學習以預測高速公路短期旅行時間

為了解決國道一號路況南下的問題，作者劉易儒 這樣論述：

在國道高速公路行駛上，用路人對於時間的判斷只能透過自身的經驗或是當下路況資訊的判斷，對於旅行時間的掌握卻不一定能精準地預測實際路況的變化，影響路況的可能來源眾多，包含速度、流量、佔有率、事故偵測、天氣狀況等。本研究目的為建構高速公路路段間之短期旅行時間預測模型，根據電子收費系統(Electronic Toll Collection, ETC)系統提供之車流、車速、旅行時間等交通資料，透過深度門循環單元(Deep Gated Recurrent Units, DGRU)神經網路建立旅行時間預測模型，作為短時間高速公路各路段旅行時間之預測，與既有文獻深度學習方法做比較，分別以Vu et al.

(2017)提出的deep neural networks(DNN)模型、Liu et al. (2017)提出的long short-term memory deep neural network(LSTM-DNN)模型與DGRU相似的deep long short-term memory(DLSTM)模型做比較，結果表明DGRU旅行時間預測模型在五分鐘預測時間間隔裡，預測的旅行時間值在大部分路線的平均誤差值在1分鐘內，另外即使DGRU預測模型在預測六十分鐘的時間間隔情況下，國道一號南下基隆端-新竹系統(0.5S-104.5S)在104公里的路線上平均誤差值大約在1.5分鐘內。

建構道路服務水準之推估模式-以高速公路為例

為了解決國道一號路況南下的問題，作者林佑霖 這樣論述：

隨著GPS、GIS、無線通訊、資料庫等技術之演進，使得透過探針車蒐集即時且連續之交通資訊收集變成可能，因此若能透過探針車提供交通管理上所需之相關數據，實為成本較低且應用性更廣之選擇。爰此，本研究以多筆、連續性之探針車資料，結合資料探勘之方法與技術，選取國道一號南下桃園內壢交流道至中壢交流道之研究路段，經過嚴格資料篩選與處理流程後，建構出本研究之道路服務水準推估模式，讓本模式可真實地應用於高速公路之管理與控制上。本研究結果顯示透過長時間探針車資料，不僅可有效區隔研究區內不同時段、不同日期類型的尖峰/離峰時間以及服務水準，計算出各空間單元之服務水準，且速率變化以及尖峰與離峰之趨勢與前人研究成果一

致。本研究也成功證明於VD缺乏之路段，亦可估算出可靠之平均路段速率，且本研究之模式有助於提升現有及未來探針車隊之附加價值，取代偵測器(VD)之設置並增加路況收集的涵蓋率，可作為相關單位交通管理與施政之參考。

想知道國道一號路況南下更多一定要看下面主題
國道一號路況南下的網路口碑排行榜
分類