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市區道路交通事故延續時間預測-存活分析法與類神經網路之比較

為了解決機車高速熄火的問題，作者歐冠廷 這樣論述：

近年來，台灣地區交通事故發生率隨著私人運具持有量的上升而增加。高雄市為目前臺灣人口第三多的都市，也是近年來交通事故傷亡比例最高的城市。事故發生後所造成的交通壅塞將增加用路人使用道路時的不確定感。因此，本研究希望對於交通事故發生後的資料進行整理、分析與關連性的探索，進而能得出有意義的訊息以提供用路人參考。本研究對高雄市2013年12月至2015年12月九如路發生之交通事故進行分析，將事故資料與車輛偵測器(Vehicle Detector, VD)收集之交通資料進行整理，透過車流的行進方向與事故的種類分為東向A2及東向A3。參考了時間、地理環境、天氣、車輛因素等變數。再利用存活分析法以及類神經網

路分別去對影響交通事故延續時間之變數與交通事故發生後所延續的時間進行模式的建構，並採用平均絕對誤差(Mean absolute error, MAE)、平均絕對誤差率(Mean absolute percentage error, MAPE) 及均方根誤差(Root mean square error, RMSE)進行模式預測績效的評估及比較。研究結果在A2事故類型及A3事故類型中，類神經網路相較於存活分析法略為的準確，但兩者差異並不大，平均絕對誤差率(mean absolute percentage error, MAPE)都屬於合理的預測範圍。