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系統識別號 U0026-2607201010583400
論文名稱(中文) 台鐵對號列車延誤預測之研究
論文名稱(英文) Long Distance Train Delay Prediction: Evidence from Taiwan Railway System
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 交通管理學系碩博士班
系所名稱(英) Department of Transportation & Communication Management Science
學年度 98
學期 2
出版年 99
研究生(中文) 陳心一
研究生(英文) Hsin-I Chen
學號 r5696118
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 77頁
口試委員 指導教授-鄭永祥
口試委員-張學孔
口試委員-魏健宏
口試委員-葉中興
口試委員-李治綱
中文關鍵字 鐵路延誤  類神經網路  統計預測  線性迴歸 
英文關鍵字 Train punctuality  Neural network  Statistical prediction  Linear regression 
學科別分類
中文摘要 鐵路系統的延誤高度影響系統可靠度及旅客滿意度,故營運者對於預先預測延誤甚感興趣。實務上常透過模擬的方式評估延誤狀態,隨著系統規模擴大,全尺度的模擬越來越困難,也造成人力需求及成本倍加。

本研究提出一列車延誤狀態的短期預測方法,利用三個月期的延誤歷史資料,透過類神經網路及線性模式,先針對列車是否會延誤進行預測,再進一步預測列車可能的延誤狀態,包含路程中延誤事件數及延誤時間佔行車時間比率。最後針對列車自身、路線、外在環境等各屬性的影響程度進行探討,提出改善建議。

研究發現,類神經網路與線性迴歸模式,用於預測延誤時間時效能接近;週末及國定假日的延誤狀況較嚴重、因路線擁擠產生延誤不顯著、特定車種延誤率偏高、一日中從早到晚延誤率依次增長、南北雙向自強號具有不同延誤型態。研究提出以下延誤改善建議:排點上針對不同時段及區間安排不同餘裕、針對旅次特性設計假日班表等。
英文摘要 Delay of railway trains is highly affecting reliability of the system, and has significant negative impact on customers' satisfaction. Simulation models often used in previous research and in practice to predict the train delay; due to the growth of the scale of system, it turned to be too costly to develop on such problem.

This research suggesting an approach on predicts train delay in the short term by linear model and neural network. With the train operation data of Taiwan Railway Administration for three month, we build several models on predicting weather the train will be delayed on the terminal station, the number of delay incidents on the train's journey and the length ratio of delay time, based on the predictive factors of train, route and environment.

We'd found that delay occurs much often on weekends and holidays; the congestion delay is not obvious in the research area; specific class of train had seriously high delay rates; delay increase from the morning to the evening in every single day; Tze-Chiang express have different delay condition on each directions of research section.

This research suggests that the system operator should build a special holiday timetable, according to the different passenger characteristic and destination between working days and non-working days, also we should increase the headway progressively to avoid the delay accumulate on the time period in a day.
論文目次 目錄

目錄 I
圖目錄 II
表目錄 III
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範疇 3
1.4 研究流程與架構 4
第二章 文獻回顧 5
2.1 鐵路系統延誤相關文獻 5
2.1.1 鐵路系統延誤探討 5
2.1.2 鐵路系統可靠度衡量 6
2.1.3 鐵路時刻表最佳化與延誤 8
2.1.4 鐵路模擬模式相關文獻 9
2.1.5 鐵路系統延誤的統計分析模式 12
2.2 台鐵列車延誤狀態及主要延誤原因 14
2.3 類神經網路應用於相關議題之文獻 16
第三章 研究方法 18
3.1 概述 18
3.2 資料蒐集 18
3.3 研究變數選擇 19
3.3.1 被解釋變數 19
3.3.2 解釋變數 21
3.4 研究模式 25
3.4.1 類神經網路模式 25
3.4.2 卜瓦松及負二項迴歸模式 26
3.4.3 線性迴歸模式 27
3.5 模式績效指標 28
3.5.1 預測正確率 28
3.5.2 決定係數 28
3.5.3 均方根誤差 29
3.5.4 平均絕對百分比誤差 29
3.5.5 有效性指標 30
第四章 資料分析 31
4.1 延誤狀態 31
4.2 被解釋變數 32
4.3 解釋變數 39
4.3.1 連續變數 39
4.3.2 類別變數 41
第五章 實證研究 43
5.1 概述 43
5.2 延誤與否:類神經網路模式 43
5.2.1 基礎模式 44
5.2.2 時間模式 45
5.3 路程延誤事件數:負二項迴歸模式 47
5.4 總車行時間、延誤時間比率:線性迴歸模式 49
5.4.1 概述 49
5.4.2 總車行時間模式 49
5.4.3 延誤時間比率模式 52
5.5 延誤時間比率:特定類別模式 55
5.5.1 車種及週末之差異 55
5.5.2 方向對自強號列車之影響 60
5.6 綜合分析 63
第六章 結論與建議 66
6.1 研究結論 66
6.2 相關文獻比較 69
6.3 實務發現與建議 72
6.4 未來研究方向 73
參考文獻 75

圖目錄

圖 1-1 研究範圍示意圖 3
圖 1-2 研究流程圖 4
圖 2-1 總行車時間/延誤時間比率示意圖 14
圖 3-1 多層次前向式類神經網路架構圖 26
圖 4-1 列車延誤時間長度次數分配圖 32
圖 4-2 列車延誤時間長度累計次數百分比 32
圖 4-3 延誤事件發生次數分配圖 33
圖 4-4 延誤事件數—總延誤時間散佈圖 33
圖 4-5 單位時間延誤事件發生次數分配圖 34
圖 4-6 總行車時間—總延誤時間散佈圖 37
圖 4-7 延誤時間比率次數分配圖 37
圖 4-8 延誤時間比率—總延誤時間散佈圖 38
圖 5-1 實證研究架構圖 43

表目錄

表 3-1 2008年1月1日西部幹線復興號延誤狀況表 18
表 3-2 被解釋變數簡表 19
表 3-3 解釋變數簡表 24
表 4-1 每月延誤概況 31
表 4-2 各車種路程預期延誤次數 34
表 4-3 路程延誤事件原因統計表 35
表 4-4 總行車時間及表定行車時間簡表 36
表 4-5 車種別延誤時間比率交叉表 38
表 4-6 連續變數統計資料表 39
表 4-7 類別變數延誤狀態交叉表 41
表 4-8 時段變數延誤率車種區分統計 42
表 5-1 是否延誤類神經網路混淆矩陣 44
表 5-2 訓練資料延誤-未延誤列車比率及預測績效 45
表 5-3 是否延誤-時間模式I混淆矩陣 46
表 5-4 是否延誤-時間模式II混淆矩陣 46
表 5-5 是否延誤-時間模式III混淆矩陣 46
表 5-6 是否延誤-時間模式IV混淆矩陣 46
表 5-7 負二項迴歸模式適配度檢定 47
表 5-8 負二項迴歸參數估計值 47
表 5-9 總車行時間模式摘要 50
表 5-10 總車行時間線性模式適配度檢定 50
表 5-11 總車行時間模式係數 50
表 5-12 延誤時間比率模式摘要 53
表 5-13 延誤時間比率模式適配度檢定 53
表 5-14 延誤時間比率模式係數 53
表 5-15 車種及週末模式係數簡要 55
表 5-16 延誤時間比率-非自強號-非週末模式 56
表 5-17 延誤時間比率-非自強號-週末模式 57
表 5-18 延誤時間比率-自強號-非週末模式 58
表 5-19 延誤時間比率-自強號-週末模式 59
表 5-20 自強號北上模式顯著係數簡要 60
表 5-21 延誤時間比率-自強號-北上模式 61
表 5-22 延誤時間比率-自強號-南下模式 62
表 5-23 解釋變數係數比較表 63
表 6-1 研究發現與文獻綜合比較表 71
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