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闕嘉宏/我在智慧交通資料解析的失敗歷程
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應用資料科學於交通網路解析-闕嘉宏

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應用資料科學於交通網路解析-闕嘉宏

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  1. 1. 創代科技股份有限公司 執行長 闕嘉宏 博士
  2. 2. Here comes your footer          
  3. 3. Here comes your footer   
  4. 4. Here comes your footer
  5. 5. Here comes your footer     金融 服務 64億 政府 部門 28億 電信 媒體 軟體 網路 28億 能源與公 共事業 12億 0.8億
  6. 6. Here comes your footer
  7. 7. Here comes your footer    
  8. 8. Here comes your footer 評析技術 VD GVP CVP EVP 通訊能力 單向被動 單向主動 雙向主動 雙向被動 資料類型 Spot Data Spot Data Space Data Space Data 10
  9. 9. Here comes your footer
  10. 10. Here comes your footer 0 10 20 30 40 50 60 70 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106 113 120 127 134 141 148 155 162 169 176 183 190 197 204 211 218 225 232 239 246 253 260 267 274 281 288 速率 時階 實際式車輛偵測器數據 起點VD
  11. 11. Here comes your footer
  12. 12. Here comes your footer 1/2 (五)空間旅行時間分布表 1/3 (六)空間旅行時間分布表 1/4 (日)空間旅行時間分布表 1/5 (一)空間旅行時間分布表 1/6 (二)空間旅行時間分布表 1/7 (三)空間旅行時間分布表
  13. 13. Here comes your footer 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106 113 120 127 134 141 148 155 162 169 176 183 190 197 204 211 218 225 232 239 246 253 260 267 274 281 288 速率 時階 同路段速率差異狀況 起點VD 迄點VD eTag 空間速率
  14. 14. Here comes your footer      
  15. 15. Here comes your footer 路段資料融合系統 space data VD CVP GVP EVP spot data VD CVP GVP EVP 初級資料演算系統 space data VD CVP GVP EVP spot data VD CVP GVP EVP 次級資料演算系統 space data VD CVP GVP EVP spot data VD CVP GVP EVP 資料源品質 資料品質計算系統 發佈涵蓋率 即時趨勢 線上追蹤 歷史資料 走勢補償 路段績效指標 space data VD CVP GVP EVP spot data VD CVP GVP EVP 即時資料 接收平台 異常值濾除 闕漏值補償 濾波值追蹤 點、空間速度轉換 傅立葉曲線連續化 時間無縫演算查詢 振幅、相位角儲存 BIG Data壓縮記憶 HHT Entropy ANN Bayesian 完整性 即時性 可用性 準確性 可信性 涵蓋率 旅行時間 規劃時間 緩衝時間 壅塞程度 Data Source 地理資訊系統 地圖匹配模組
  16. 16. Here comes your footer 1. 遺失值發生該怎麼處理? 2. 前後資料躁動怎麼處理? 3. 突發事件產生,會不會誤判 成雜訊?
  17. 17. Here comes your footer 有了目標,開始尋找適合的方法吧!!  已知事件發生的前提下 ,計算融合 權重機率。  透過大量前期資料,訓練融合演算 模型。 Bayesian Decision Theory 類神經網路 Entropy theory • 偵測突發事件時,適度反映並 提高融合權重 HHT轉換 • 去除訊號雜訊,找出資料源於 時間上的訊號強度。 )( )()( )( EP HPHEP EHP  Input layer Hidden layer Output layer Data from Sources For Item 2 For Item 3 For Item 4 For Item 5 Processing elements Weighted interconnection For Item 1
  18. 18. Here comes your footer 20 時空無縫 資料服務 初級 資料 資料 融合 次級 資料 異常值過濾 漏失值插補 Bayesian Decision Theory 類神經網路 Entropy theory HHT轉換傅立葉曲線轉換
  19. 19. Here comes your footer
  20. 20. Here comes your footer 把資料變成可使用的決策成果 22 0.59 0.64 0.69 0.74 0.79 0.84 0.89 0.94 0.99 1.04 0 10 20 30 40 50 旅行時間 時階
  21. 21. Here comes your footer
  22. 22. Here comes your footer  
  23. 23. Here comes your footer 25 「 車 輛 種 類 」 項 目 次 數 分 配 「 年 齡 」 項 目 次 數 分 配 肇事數量最高的族群 肇事危險度最高的族群 集群大小 51.5%(117713) 27.3%(62345) 年齡 20-29歲 50-59歲 車輛種類 機車 行人 集群結果釋義 機車為20至29歲的族群最常使用的車種 20至29歲的駕駛者相較於其他年齡層的駕 駛經驗較不足 此族群可能由於缺乏保護裝 備而容易發生嚴重事故
  24. 24. Here comes your footer
  25. 25. Here comes your footer • 補貼狀況(2014年) • 台北市票差補貼20億 • 台北市公車營運補貼3.3億 • 北捷轉乘補貼12億 • 營運營本(2013年) • 雙北市公車系統174億 • 台北捷運系統138億
  26. 26. Here comes your footer     
  27. 27. Here comes your footer 每日交易量 360萬筆 每日交易量 2,700萬筆發明國家級 靜態編碼技術 、結構化旅次 資料庫 彈指間完成 過去做不到的 查詢和視覺呈現
  28. 28. Here comes your footer 前台網頁服務模組 後臺資料庫群組 資料解析演算模組 電子票證交易資料 三大運具站位路線 靜態編碼資料 公車&國道客運 A1A2動態資料 交通分區空間圖資 自動化統計圖表 網頁資訊查詢介面 旅運模式判斷 敘述統計指標 RawData 資料庫 OD解析資料庫 運量類別統計 旅次鏈類別統計 OD矩陣類別統計 旅次行為轉換演算 OD分區時間空切割 動靜態OD矩陣演算 運量運量 運具配對組合 轉乘比率 票種使用比率 分區OD矩陣 IO熱區排名 分區運具組合比率 通勤旅次比率 敘述統計指標查詢 運量 旅次鏈OD矩陣 GIS網頁操作介面
  29. 29. Here comes your footer    運具組合 公車 捷運 台鐵 國道客運 微笑單車 公車 B-B B-M B-L B-K B-U 捷運 M-B M-M M-L M-K M-U 台鐵 L-B L-M L-L L-K L-U 國道客運 K-B K-M K-L K-K K-U 微笑單車 U-B U-M U-L U-K U-U
  30. 30. Here comes your footer 悠遊卡公車交易資料 卡號 交易時間 公車路線 公車車牌 卡種 5284 公車車牌代號表 公車車牌 公車代號 公車車牌↔ 公車 代號 公車A2到離站資料 公車代號 回報時間 車站代號 公車路線 存在最近值 比對[公車代號] [交易時間]&A2[回 報時間] 公車A1定時資料 公車代號 回報時間 回報座標 公車路線 比對[公車代號] [交易時間]&A1[回 報時間] 車站代號 轉換座標 回填 5284 車站屬性表 車站代號 車站座標 成功 失敗 存在最近值 座標回填成功 歷史 A1&A2 LogFile 批次資料 拆解程式 失敗 紀錄失敗結 果 回填交易時間的座標 回填交易時間 的座標
  31. 31. Here comes your footer 公車站牌:28,283站 捷運車站:117站 微笑單車:284站
  32. 32. Here comes your footer
  33. 33. Here comes your footer 國家級鄰里區界站位編制SOP 35 內政資料開放平臺 全國村里界圖 基礎圖資蒐集 村里資料比對 圖徵融合及切割 交通分區 定義 全國村里 界圖層 旅次分區空 間圖資產製 各分區運具筆數篩選
  34. 34. Here comes your footer 63-01-001-007 63-01-002-003 63-01-003-002 中山國中站
  35. 35. Here comes your footer       Stop_ID2 Stop_ID1 Stop_ID4 Stop_ID3
  36. 36. Here comes your footer  五種運具OD任意組合  起迄互換,方向顛倒也可以  OD矩陣中還有OD矩陣 [卡號]- [卡種]- [運具1]- [時間1]- [路線1]- [車號1]- [站名1]- [站牌代號1]-[運具2]- [時間2]- [路線2]- [車號2]- [站名2]- [站牌代號2]
  37. 37. Here comes your footer 可以細到路線,特定站位,轉運行為 排名 路線 交易數量 1 307路 47,161 2 262路 29,804 3 235路 23,493 4 20路 23,075 5 266正線 21,029 6 236路 20,831 7 652路 19,840 8 601路 18,038 9 292路 17,060 10 299路 16,939 排名 站位名稱 交易數量 1 臺北車站(忠孝) 16,018 2 南京寧安街口 11,799 3 捷運西門站 11,763 4 南京敦化路口(小巨蛋) 10,551 5 捷運市政府站 10,182 6 捷運公館站 8,923 7 南京三民路口 8,529 8 捷運松江南京站 7,390 9 南京龍江路口 6,590 10 榮總 6,278 排名 站位名稱 交易數量 1 捷運市政府站 4,667 2 捷運龍山寺站 3,606 3 捷運圓山站 3,518 4 臺北車站(忠孝) 3,306 5 捷運西門站 3,224 6 捷運士林站(中正) 3,045 7 捷運劍潭站(中山) 2,713 8 捷運昆陽站 2,700 9 捷運公館站 2,638 10 捷運萬芳醫院站 2,458 10大運量路線 10大公車站位 10大公車轉捷運站位
  38. 38. Here comes your footer 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 16.00% 18.00% 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 307路 232路-返 605路 205路 15路 287路 265區 247路 紅22 212直 臺北車站(忠孝)站位_10大熱門路線 交易量 佔總比例 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0 500 1000 1500 2000 紅3 299路_大都會 299路_三重 307路 39路 公車轉捷運[台北車站]_5大路線 交易量 佔總比例 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 0 100 200 300 400 500 600 620_中興 620_大有 304副 15路 2552路 捷運[士林]轉公車_5大路線 交易量 佔總比例 想看分析哪種運具呢? 隨你查 捷運轉公車轉乘判定, 60or90or180由你作主決定
  39. 39. Here comes your footer 
  40. 40. Here comes your footer 
  41. 41. Here comes your footer  T𝑖𝑗 = 𝑃𝑖 ∗ 𝐴𝑗 ∗ 𝐹𝑖𝑗 𝐴𝑗 ∗ 𝐹𝑖𝑗 • 𝑇𝑖𝑗 =i站牌→j站牌之旅次量 • 𝑃𝑖=i站牌的旅次產生量 • 𝐴𝑗 = 𝑗站牌的旅次吸引量 • 𝐹𝑖𝑗=空間阻抗變數
  42. 42. Here comes your footer
  43. 43. Here comes your footer
  44. 44. Here comes your footer
  45. 45. Here comes your footer 運輸需求熱力圖視覺化
  46. 46. Here comes your footer        人流行為解析 統合複合運具 車機座標 電子票證
  47. 47. Here comes your footer      
  48. 48. Here comes your footer        
  49. 49. Here comes your footer     
  • ssuser3ef1dd

    Aug. 3, 2018
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    Apr. 11, 2017
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    Apr. 27, 2016
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    Aug. 26, 2015
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    Aug. 25, 2015
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    Aug. 24, 2015
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    Aug. 24, 2015
  • ssuserb78173

    Aug. 24, 2015
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    Aug. 24, 2015
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