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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 工學院
  3. 土木工程學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/30498
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DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor張堂賢
dc.contributor.authorChia-Wen Changen
dc.contributor.author張佳雯zh_TW
dc.date.accessioned2021-06-13T02:05:27Z-
dc.date.available2007-07-16
dc.date.copyright2007-07-16
dc.date.issued2007
dc.date.submitted2007-07-02
dc.identifier.citation參考文獻
1. Shannon, C. E. and W. Weaver (1949), “Mathematical Theory of Communication”, University of Illinois Press, IL.
2. Shafer, G. (1976),“A Mathematical Theory of Evidence” , Princeton University Press , Princeton , New Jersey.
3. J. A. Beattie and I. Oppenheim (1979), “Principle of Thermodynamics”﹐Elsevier﹐Amsterdam.
4. Linn R. J.,D. L. Hall (1991), “A Survey of Multi-sensor Data Fusion Systems”, Proceedings of the SPIE-The International Society for Optical Engineering, Vol 1470, pp. 13-29.
5. Sarma V. S., S. Raju (1991), “Multisensor Data Fusion and Decision Support for Airborne Target Identification”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics.
6. Niehaus, A. and R.F. Stengel. (1991), “Probability-based Decision Making for Automated Highway Driving.” VNIS ‘91. Vehicle Navigation & Information Systems Conference Proceedings, Dearborn, MI. Soc. Automotive Eng.: Warren dale, PA, Vol. 2, pp1125-1136.
7. D. Hall (1992), “Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion”, Artech House, Inc. Norwood, MA.
8. Otman A. Basir, Helen C. Shen (1992), “Sensory Data Integration: A Team Consensus Approach”, IEEE Robotics and Automation Conference, pp. 1683-1688.
9. Berka, S., Tian, X. (1994), “Changes in Paramics of Data Fusion Subcomponent”, Urban Transportation Center, University of Illinois at Chicago.
10. Andrzej Tarko and Nagui M. Rouphail (1994), “Data Screening for ADVANCE Release 1.5 Data Fusion”, ADVANCE working paper series #33, Urban Transportation Center, University of Illinois at Chicago.
11. Berka, S., A. Tarko, N. Rouphail, V. Sisiopiku and D. Lee (1995), “Data Fusion for ADVANCE Release 1.5”, ADVANCE working paper series #37, Urban Transportation Center, University of Illinois at Chicago.
12. Ivan, J. N. et al (1995), “Real-time Data Fusion for Arterial Street Incident Detection Using Neural Network”, Transportation Research Record, No. 1497, pp.27-35.
13. Daniel J. Dailey, Patricia Harn, Po-Jung Lin (1996), “The Final Research Report of ITS Data Fusion”, Washington State Transportation Center and Washington State, Department of Transportation.
14. Yifeng Zhou, Henry Leung (1997), “Minimum Entropy Approach for Multisensor Data Fusion.”, IEEE Signal Processing Workshop on High-Order Statistics, pp.336∼339.
15. Sen, A., Thakuriah, P. V., Zhu X. Q., and Karr A. (1997), “Frequency of Probe Reports and Variance of Travel Time Estimates.”, Journal of Transportation Engineering, Vol123, No.4, pp.290-297.
16. Helinga, B., Fu, L. (1999), “Assessing Expected Accuracy of Probe Vehicle Travel Time Reports.”, Journal of Transportation Engineering, Vol125, No.6, pp.524-530.
17. B. Fassinut-Mombot and J.B. Choquel. (2000), “An Entropy Method For Multisource Data Fusion.”, Proceedings of the Third International Conference on Information Fusion, vol. II, pp. 17–23.
18. Klein Lawrence A. (2001), “Sensor Technologies and Data Requirements for ITS”, Artech House, ISBN: 9781580530774, pp.549.
19. Ruey Long Cheu, Der-Horng Lee, Chi Xie (2001), “An Arterial Speed Estimation Model Fusing Data from Stationary and Mobile Sensors”, IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, pp. 573-578.
20. Keechoo Choi, YounShik Chung (2002), “A Data Fusion Algorithm for Estimating Link Travel Time”, Intelligent Transportation Systems, pp. 235-260.
21. Huadong Wu, Mel Siegel, Rainer Stiefelhagen, Jie Yang (2002), “Sensor Fusion Using Dempster-Shafer Theory”, IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference.
22. Huadong Wu, Mel Siegel, Sevim Ablay (2003), “Sensor Fusion Using Dempster-Shafer Theory II: Static Weighting and Kalman Filter-like Dynamic Weighting”, IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference.
23. B. Fassinut-Mombot and J.B. Choquel. (2004), “A New Probabilistic and Entropy Fusion Approach for Management of Information Sources.”, Information Fusion 5, pp.35-47.
24. Prigogine, I. Ilya and Stengers (1990), 混沌中的秩序,沈力譯,結構群文化事業。
25. 顏澤賢 (1993),現代系統理論,遠流出版社。
26. 張惠玟 (2000),「利用公車GPS定位資料推估路段行車速率之研究」,國立交通大學碩士論文。
27. 吳佳峰 (2001),有GPS資訊提供下之車輛旅行時間預估模式之研究,交通大學研究所碩士論文。
28. 黃守琮 (2004),運用探針車與偵測器估計車輛旅行時間之研究,淡江大學運輸科學研究所。
29. 曾治維 (2004),「Dempster-Shafer 理論於交通資料整合技術之應用」,國立交通大學碩士論文。
30. 吳欣潔 (2004),「熵應用於交通資料融合之研究」,國立交通大學碩士論文。
31. 蔡百里 (2005),資料融合技術應用於旅行時間推估之研究,淡江大學運輸科學研究所。
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/30498-
dc.description.abstract在ITS系統架構中,先進旅行者資訊系統(Advanced Traveler Information Systems, ATIS)為智慧型運輸系統的主要次系統之一,其功能在於藉由交通資訊的提供,發揮協助使用者有效決策、促進交通路網使用效率之功能。本研究主要目的在於發展合適的資料融合模式,用以整合各偵測技術蒐集的交通資料,分別考量不同來源蒐集之異質性資料特性,最終以最佳權重法進行結合,得到代表路段之融合速率,以提供使用者、交通控制管理單位較精確、可靠之資訊。
本研究針對偵測技術與其蒐集方式考量異質性資料各別特性,在資料分類處理過程做一調整,期求得一有效參考的平均速率值於交通資訊系統中應用。在模式驗證部分,本研究將透過路測現場調查的方式與理論融合速率數值進行驗證,而理論融合數值之產生係由異質性資料根據不確定性量測與最佳權重法之演算流程進行數值融合,再進一步評估理論融合數值對於實際車流行為描述之準確性。速率融合結果透過準確性之評估顯示,不論是長路段融合速率或短路段融合速率皆具有推估車流平均速率之能力,且此模式在市區路段的一般混合車流中具有較高的穩定度,因此本研究之融合速率模式可廣泛應用在長路段與短路段,採用實施內容則需視系統設計需求、目標數值型態以及提供用途等因素而定。
在實際應用中,若車輛偵測器回傳資料漏失、或計程車在單位時間內未經過該路段致使無法蒐集樣本、以及因通訊技術故障或臨時沒有回傳資料至資料庫等可能因素使得資料來源不齊全,以上原因可能導致系統出現資料來源漏失狀況,本研究將以同時段之歷史資料為替代數值,使得融合運算仍符合異質性資料處理過程,求得一提供使用者參考之平均速率值。
zh_TW
dc.description.abstractReal time traffic data acquisition has been the core and basis of all development of the advanced traffic management system (ATMS). For the goal of predicting traffic speed by spot and linear parameters, the traffic information sources in the framework of system should include roadside detectors data from taxi fleets as probe vehicles and historical data to generate traffic data for the main artery of urban area. According to the architecture, this paper describes the technique of using data fusion of active and passive information that combines adopt the spot and linear data to become their characteristics for estimation of traffic speed based on entropy and optimum weight that satisfies needs for all the potential public and private users.
Through the development of traffic data fusion process, the proposed fusion model will be used for the data collection, fusion and analysis of traffic information. The process is composed of three consecutive computational steps. The first step is data screening that uses to reduce inaccuracy of outliers in system. The second step is to transfer data on the same basis – space mean speed, classify and individualize the data, and the latter can measure the probabilities in several sample sets and produce the entropy. The third step is to apply the optimum weight rule to generate weight allocation for travel speed from different sources.
The experimental results reveal that good fusion results are obtained through the proposed data processing. This paper not only puts emphasis on reviewing the layout of surveillance technologies but finds the frequency and the applicative length of the main artery suitable model.
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-13T02:05:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007
en
dc.description.tableofcontents目錄
誌謝 i
摘要 iii
ABSTRACT v
目錄 vii
圖目錄 ix
表目錄 xi
第一章 緒論 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍 2
1.4 研究方法 3
1.5 研究內容 4
1.6 研究流程 5
1.7 論文章節說明 5
第二章 文獻回顧 7
2.1 資料融合 7
2.1.1 融合理論定義與特性 7
2.1.2 融合理論模式種類 8
2.1.3 融合理論模式應用 13
2.2 資料篩選理論種類 19
2.3 熵理論發展與信息理論 22
2.3.1 熵理論發展歷程 22
2.3.2 Shannon熵於信息理論之延伸 23
2.4 文獻回顧小結 24
第三章 方法論 27
3.1 最佳權重法之公式推導與定則 27
3.2 Shannon熵之推算 28
3.3 交通速率融合演算程序 30
3.3.1 資料篩選步驟 31
3.3.2 資料分類步驟 34
3. 4 交通資料融合與實體系統架構之相互關係 37
3.4.1 實體系統之架構規劃 37
3.4.2 資訊平台之實現 40
第四章 實驗設計 43
4.1 異質性資料來源與定義 43
4.2 現場調查與資料蒐集方式 46
4.3 融合速率之評估準則 49
第五章 速率融合模式推估路段行駛速率實驗 53
5.1 資料來源穩定之處理程序 53
5.2 資料來源漏失之處理程序 56
5.3 路段長度與融合速率產生週期相互因素實驗結果 59
5.4 綜合比較 72
第六章 結論與建議 75
6.1 結論 75
6.2 建議 79
參考文獻 81
dc.language.isozh-TW
dc.title資料融合於異質性資料推估路段行駛速率之研究zh_TW
dc.titleApplications of Data Fusion on Travel Speed from Heterogeneous Sourcesen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear95-2
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee黃文鑑,陶治中
dc.subject.keyword資料融合,路段行駛速率,最佳權重法,zh_TW
dc.subject.keywordData Fusion,Travel Speed,Optimum Weight,en
dc.relation.page84
dc.rights.note有償授權
dc.date.accepted2007-07-03
dc.contributor.author-college工學院zh_TW
dc.contributor.author-dept土木工程學研究所zh_TW
顯示於系所單位:土木工程學系

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