高速公路收費站電子收費與一般收費耗油量之比較研究-應用類神經網路預測方法

摘要

本研究针对新竹系统交流道以北的四个收费站进行电子收费与一般收费车道进行分析，资料包括国道一号的泰山收费站、杨梅收费站、与国道三号的树林收费站、新竹收费站，并以原始交通量为基准，再以交通量成长10%或减少10%之情况作为比较值，同时依此三种情况进行类神经网路预测分析，以抨估其预测误差，最後将此预测油耗量之比较值进行二氧化碳排放量之计算，以求得在电子收费与一般收费车道在油耗量与二氧化碳排放量之差异;由研究发现平均耗油量电子收费车道不论是在基准交通量、交通量成长10%或是交通量减少10%之下，由类神经预测出的平均耗油量结果，均较一般收费车道之耗油量少，因此电子收费车道之设置确实对空气污染的减少有显着帮助。电子收费车道原始耗油量之二氧化碳排放量为1919.98(kgg/km)，类神经预测模式为1685.99(kg/km)，一般收费车道原始耗油量之二氧化碳排放量为3088.27(kg/km)，类神经预测模式则为4538.65(kg/km);当交通量成长10%时电子收费车道原始模式之二氧化碳排故量为1902.04(kg/km)，反而降低0.9%，而类神经预测模式为1895.52(kg/km)，则增加了12.4%，(歞)见本研究所建构之类神经预测模式预测值较能符合实际之情况。