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歷年春節運量運能趨勢與100年春節疏運政策檢討分析[101淺綠]

為了解決匝道封閉的問題，作者吳玉珍等 這樣論述：

　　本報告除分析歷年(96年至100年)春節假期私人運具(小汽車)與公共運輸(客運、高鐵與臺鐵)之運能與運量趨勢外，亦分析100年春節假期所執行的27項疏運措施(政策因子)對於具有運量、運能或服務水準意義之18項績效評估指標之影響。 經檢討高速公路服務水準以及疏運措施之成效，高速公路之「高乘載管制」、「入口匝道封閉」與「0-7暫停收費」等3項為最有效之疏導措施。公共運輸疏運措施之成效仍以加開班次(列車)為主。最後則提出結論與建議。

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高速公路國定假日旅次特性分析

為了解決匝道封閉的問題，作者許文瑜 這樣論述：

臺灣每年有八個國定假日，依序為元旦、春節、二二八和平紀念日、清明節、勞動節、端午節、中秋節、及國慶日。除了春節連續假期長達六天 (以上) 以及少數一天及二天之假期外，其餘假期長度多為三至四天。過往由於資料取得問題，針對國道旅次資料，並無系統性的研究，在2014年高速公路設置ETC後，可透過收費資料推估旅次。如能明確掌握國定假日各日旅次分布之情形，將可提供管理單位參考，藉此研擬較完善之交通管理措施。過往關於高速公路旅次的研究，大多是為利用旅次資料推估高速公路之速率、交通量或用路人行為。相對而言，少有針對國定假日各日的旅次特性進行分析之研究，因此本研究擬提出一巨觀之高速公路旅次特性分析方法，基於

ETC資料對於國定假日期間的旅運需求特性進行探討，期望對於往後的國定假日，能在事前瞭解每一日可能的旅次分布，將之作為交通管理措施研擬的參考。本研究的研究方法為使用每一放假日的「縣市起訖 (O-D) -日旅次分布」矩陣，逐日分析其旅次特性，使用深度學習自編碼 (Deep Auto-encoder) 降維、擷取特徵，再使用K-means分群法 (K-means Clustering) 將旅次分布特性相似的放假日分群，並找出各群的代表特徵。研究結果將國定假日 (及其前後各一日) 的日O-D矩陣分為四群，分別是「一般日通勤特性」、「國定假日具部分通勤特性」、「國定假日」以及「春節」。「春節」的分群內中

、長程之旅次占比為27.18%及2.07%，居四群之冠，「一般日通勤特性」則擁有80.14%短程旅次占比，而「國定假日具部分通勤特性」及「國定假日」介於兩者之間。最後針對「國定假日具部分通勤特性」及「國定假日」兩群建立二項羅吉斯迴歸 (Binary Logistics Regression) 模型，發現國定假日的天數對旅次影響最為顯著，天數越多則旅次分布越趨向「國定假日」之分群，節日 (勞動節及和平紀念日) 、雨量及匝道封閉措施等亦影響旅次分布情形，則使旅次趨向「國定假日具部分通勤特性」之分群。