智慧化交通預測告警系統,根據預測方法可切分為:
(一)短期旅行時間預測
本產品使用類神經網路來進行短期旅行時間預測,可針對目標路段,將周遭相關路段之資料透過類神經網路進行模型訓練,再以近期路況相關資料輸入訓練完成之模型中,有效預測並產出準確之短期旅行時間結果。系統每分鐘可針對9萬個路段數產出18萬筆資料,誤差小於5%。目前在路況快易通app中有對外提供全台國快道任意起迄交流道間之壅塞路段告警服務。
(二)長期旅行時間預測
本產品係評估並預測未來數日後的旅行時間。考量各路段在不同時空背景下,適合之預測模型不盡相同,故以多元預測方法進行,始能提升準確性,達到最佳預測效果。使用歷史資料進行決策樹(ensemble),與統計方法(分類平均法與、佳涵蓋率方法)的模擬預測,並對預測結果進行準確度評估,於各個路段、星期別、假別上找到預測效果最佳及最穩定的方法,確立最佳預測模型。每週可針對約9萬個路段產出多達25億筆資料,誤差僅7.3%。
本系統定時介接交通open data並將其轉換為模型訓練所需特徵資料,經過彙整後由旅行時間預測系統產生各路段預測模型,定時產出結果,此外亦定時透過旅行時間驗證方法,計算路徑旅行時間預測值與實際值之誤差,每次發送預測結果或驗證結果後,皆可Email通知相關人員。
(一)交通預測服務,國內首上線產品
目前國內廠商現有之交通資訊相關產品/服務中,尚未有預測性質之功能,最多只能以歷史路況的平均數據做為未來路況的參考,本服務使用機器學習演算法來預測短中長期之路況,並且在短期路況預測上已推出壅塞路況預警資訊應用服務於路況快易通app,可供大眾查詢。
(二)獨家交通資訊來源,提升分析涵蓋廣度
使用VD、CMS、氣候、油價、日期等多種可能影響交通路況之資料進行分析,更包含中華電信獨家電信信令數據、車輛GPS軌跡(約45億筆/年)、與自建eTag之資訊(約818億筆),使預測範圍廣泛,結果更準確。
(三)即時事件資訊剖析,產出準確預測數據
因應突發路況事件之發生,本產品抓取CMS訊息關鍵字等open data資料,解析交通事件之位置、時間、種類等即時資訊,有助於調整預測結果,確實反映實際路況,提升預測準確性。
(四)多元預測模型架構,適配實際用路情境
使用多元化的預測模型,可於不同情境使用不同預測方式,包含類神經網路、決策樹、統計等方法,配合大數據資料進行不同情境的分析,較單一預測模型提升了10%~20%的準確性,更能符合不同時空環境下不同的預測需求。
(五)自動化驗證與模式校調,預測模型智能化
產出之預測值歷史資料,定期於每日自動計算各路段之預測值誤差數據,並以eMail通知相關人員主管驗證結果。模式校調部分,除了定期匯入新資料重新產生預測模型之外,將由系統自動篩選出準確性較差的路段,進行特徵值篩選及參數優化,以精進預測模型的準確性。
傳統交通資訊皆為即時資料,僅能夠看到查詢當下的交通現況,但路況隨時有可能會隨著時間、天氣等各種因素而改變,造成用路人即使是先查了路況,卻仍難以避免交通壅塞的情況,因此發展出本服務。列舉本服務對產業、社會助益如下:
(一)增進用路品質感受
透過交通路況預測,使用路人得事先規劃改道行駛、更改出發時間或更換交通運具,避免交通壅塞情形迭生,即可大幅提升用路人對於用路品質之感受。
(二)優化政府交管效益
預測性的交通資訊,可協助政府相關交通單位進行適當的交管措施,以因應如連假、年節及突發狀況所產生的大量車潮,預防交通壅塞的發生。
(三)創造嶄新商業模式
現今市面上所見之交通資訊服務同質性相當高,本服務開創出具差異化的交通資訊服務,應有助於相關產業發展出新的產品或商業模式(如針對連假、年節等特殊時段之路況預報資訊,須酌付費用方能查詢),帶來更多元的產業效應。
(四)促進相關產業發展.
交通資訊之發佈與提供,可讓相關業者做進一步的應用,如提供各公路運具(遊覽車、公車、計程車等)預測資訊,即可改善車隊排班、行走路線或旅遊行程安排之效益,提高交通服務滿意度,促進交通產業發展。
2016年參加「第二屆高速公路ETC資料在交通管理之應用創意競賽-旅行時間預測」獲獎,尤其連假預測為各隊最準確。一共33隊報名、本公司兩團隊皆入選前6名,並為預測準確性最高的團隊。
本產品已於2016/03/21申請相關專利-動態壅塞資訊偵測與發佈系統,並於2017/05/21獲得專利證書,專利編號為I584236。