運用大數據分析技術 構建鐵路供需診斷模式軟體 

【民眾網黃楸玲台北報導】

交通部運輸研究所利用大數據分析技術,整合開發臺鐵全系統供給與需求之數學模式及核心技術,成功研發鐵路供需診斷模式軟體,可據以進行臺鐵全系統供需現況診斷,以及運能供給最佳化與建設計畫運能改善效益評估等情境分析,有助鐵路建設與營運更進化。

臺鐵為全國規模最大、車種最複雜且歷史最悠久的軌道系統,為協助臺鐵提升經營效率,及掌握建設計畫效益,運研所與國內成大軌道研究中心合作,藉由鐵路運輸系統供給、客運需求及消費者面向切入,分別建立6項數學模式描述運輸需求之形成、乘客之選擇行為、鐵路服務計畫之擬定、排除班表衝突以及班表之評估分析等重要元素,再予整合完成鐵路供需診斷模式軟體,可做為鐵路系統供需現況診斷、鐵路建設計畫經費審議、比較各種鐵路營運相關政策方案之有力工具。

鐵路系統供需的診斷,因技術門檻相當高,多年來也吸引國際上學界與業界注意,從事相關核心技術的研發。惟以臺鐵規模龐大與營運複雜的情形,能以電腦進行供需診斷及符合旅客需求之全自動列車排點,目前尚無成功實例。運研所結合學界突破技術門檻,成功發展出符合臺鐵系統之供需診斷模式軟體,有助開啟臺鐵營運智慧化的契機。相關研發成果後續將移轉推廣供臺鐵局與鐵道局應用。

鐵路供需診斷模式軟體系統架構圖(圖:交通部)
鐵路供需診斷模式軟體系統架構圖(圖:交通部)

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