智慧系統部
實績案例
115年鳳屏工務段台88線交控系統設備運作穩定及改善工程
2026.07.23
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負責部門
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案例年份
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委託單位
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經手人員
瀏覽人數：196
計畫源起：
台88線快速道路為高屏地區通勤、產業運輸及觀光之核心廊道，尖峰時段與連假車流集中且劇烈變化。由於現行交控多依賴即時監看與人工判斷，缺乏主動式的預警機制，因此需運用主線及周邊既有的 VD（車輛偵測器）與 ETC 門架大數據導入 AI 技術，將管理模式由「壅塞後處理」升級為「壅塞前預警」。
工作內容摘要：
本專案以 Transformer 深度學習演算法為核心，開發未來 30 分鐘及 1 小時之車流量與平均車速預測模型，並建立車流樣態演算與 AI 功能訓練機制。系統將自動進行大數據清理與異常值檢核，並串接機關 API 將預測成果、V/C 比及交通服務水準（LOS）無縫整合至既有智慧路口偵測平台，同時完成視覺化儀表板調整與維運教育訓練。
預期效益：
本計畫可實質精進高屏路網之智慧交控效能，將預測誤差（MAPE）穩定控制在交通工程實務可信之優異區間，使交控中心能提前 1 小時掌握壅塞風險並快速定位瓶頸路段。預測成果可主動支援大小攔截圈 CMS 資訊發布、研擬最佳路側施工時段及事故特殊事件應變，有效降低用路人行程的不確定性，大幅提升整體道路運作效率。
▲AI車流預測區間規劃
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▲既有資料規畫整合
台88線快速道路為高屏地區通勤、產業運輸及觀光之核心廊道，尖峰時段與連假車流集中且劇烈變化。由於現行交控多依賴即時監看與人工判斷，缺乏主動式的預警機制，因此需運用主線及周邊既有的 VD（車輛偵測器）與 ETC 門架大數據導入 AI 技術，將管理模式由「壅塞後處理」升級為「壅塞前預警」。
工作內容摘要：
本專案以 Transformer 深度學習演算法為核心，開發未來 30 分鐘及 1 小時之車流量與平均車速預測模型，並建立車流樣態演算與 AI 功能訓練機制。系統將自動進行大數據清理與異常值檢核，並串接機關 API 將預測成果、V/C 比及交通服務水準（LOS）無縫整合至既有智慧路口偵測平台，同時完成視覺化儀表板調整與維運教育訓練。
預期效益：
本計畫可實質精進高屏路網之智慧交控效能，將預測誤差（MAPE）穩定控制在交通工程實務可信之優異區間，使交控中心能提前 1 小時掌握壅塞風險並快速定位瓶頸路段。預測成果可主動支援大小攔截圈 CMS 資訊發布、研擬最佳路側施工時段及事故特殊事件應變，有效降低用路人行程的不確定性，大幅提升整體道路運作效率。
▲AI車流預測區間規劃
▲既有資料規畫整合
