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國防大學 運籌管理學系碩士班 郭俊良、粘勝興所指導 張軒慈的 以雙向長短期記憶遞歸神經網路建構國道壅塞路段短期車流量預測模型 （2021），提出桃園車流量查詢關鍵因素是什麼，來自於交通流量預測、電子收費系統、深度學習、雙向長短期記憶模型。

而第二篇論文國立彰化師範大學 地理學系 王素芬所指導 李雅婷的 政府資料開放應用：交通事故嚴重性與自然因子探討 （2021），提出因為有 政府公開資料、交通事故、自然因子、道路分類、時段熱點的重點而找出了 桃園車流量查詢的解答。

最後網站常見問答-為何臺灣桃園國際機場禁止機車進入？又車輛進出該 ...則補充：一、. 由於航站站區需經機場連絡道至高速公路，且目前站區共有六家大眾運輸業營運，加上旅行社接送團體旅客遊覽車進出航站站區，故整體交通流量相當大。

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以雙向長短期記憶遞歸神經網路建構國道壅塞路段短期車流量預測模型

為了解決桃園車流量查詢的問題，作者張軒慈 這樣論述：

國人車輛持有數及高速公路交通需求增加，然國道總面積成長有限，造成塞車問題日益加劇，且用路人行駛時間增長，亦可能產生行車安全問題。有鑑於此，交通部高速公路局設置電子收費系統(Electronic Toll Collection, ETC)來紓緩壅塞，其中透過其收費門架的資料蒐集大量且完整的資料，彙整資於「交通資料庫(Traffic Data. Collection System, TDCS)」供免費下載應用，可運用於交通流量分析及預測，以提供用路人更多元而完善的服務。 智慧運輸系統的核心要素之一是短期交通流量預測，因此本研究針對高速公路之易壅塞路段，運用ETC公開資料，以深度學習方式之

時間序列分析中能儲存長期記憶的雙向長短期記憶(Bi-directional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)演算法，來建立國道壅塞路段短期流量預測的研究模型，透過模型架構及各項超參數做調整及優化，根據實驗結果找出預測效果最佳的組合，可以發現以Bi-LSTM演算法建立之模型的預測表現較LSTM更為精確，且訓練時間較短，並發現各項超參數，有較大預測差異的為優化器，以Adam效果最佳，另模型在一般化能力(generalization ability)亦有相當好的效果。綜合研究發現，透過遞歸神經網路的LSTM演算法為基礎之深度學習模型，能提供短期交通流量準確且即時之預測

，為用路人行程選擇及政府政策制訂提供參考。

政府資料開放應用：交通事故嚴重性與自然因子探討

為了解決桃園車流量查詢的問題，作者李雅婷 這樣論述：

政府資料公開已為現今世界各國人民監督政府施政的管道，在此風潮的鼓吹之下，政府公開資料的態度由被動變為主動，促進產業與學界挖掘更多資料的價值，各種領域加值應用平台也與之推出，在交通領域平台中，道安資訊查詢網可查詢歷年交通事故，從中顯示每年交通事故在秋、冬季節有較高的件數，而季節的劃分源於對氣候因子長期的觀察，因此，本研究選定常作為季節劃分的觀察指標：雨量、溫度、日出與日落時間為自然因子，探究在各種空間尺度下各自然因子對於交通事故發生率的差異性。本研究將全台交通事故依行政分區劃分為北部、中部、南部、東部區域，分析各區2018年至2019年交通事故發生率與各自然因子上的差異性，考量雨日交通事故發生

率與各公路分類(國道、省道快速道路、一般省道)亦可能有差異，故在降雨因子另以公路分類為空間尺度切割單位。以行政分區探討雨日對交通故發生率的影響性結果顯示，各區域在下雨天事故發生率皆較不分天候低，此情形在北部區域尤為明顯，若以公路分類為尺度探討降雨因子與事故發生率，結果顯示國道及省道快速道路，雨日平均交通事故較非雨日高，一般省道雨日反而較非雨日更不容易發生交通事故。各區域交通事故在溫度因子分析結果則顯示，各分區在28°C事故平均發生率逐漸升高，即便在常出現高溫的天數裡，交通事故並沒有因為人類習慣在這樣的溫度條件下，選擇更加注意道路狀況避免事故發生；各區事故時段熱點顯示，夏季18時並未有時段熱點，

邁入秋季18時則開始有熱點出現，且至冬季該時段事故件數較夏季明顯增加，日落時間提早而通勤時段車流量仍高，可能為秋、冬季節事故件數偏高之主因。

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