交通壅塞的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

運輸學大意(初等、五等、各類相關考試適用)

為了解決交通壅塞的問題，作者林敏玄 這樣論述：

　　※依據考選部命題大綱編寫,掌握命題内容。 　　※以綱要表解、序列重點,作系統性的導入。 　　※圖示及計算題,協助考生理論與實務之了解。 　　※重點中之重點,均標記有符號及粗體字凸顯。 　　※各章附有模擬試題,以利熟悉各‧種考試題型。

交通壅塞進入發燒排行的影片

多模組深度學習模型應用於城市道路車流速率預測

為了解決交通壅塞的問題，作者楊子賢 這樣論述：

用路人穿梭於城市都會區中，適當的交通管理措施與路徑規劃是避免交通壅塞與節省旅行時間的有效措施。要做到精確的管理與規劃首要目標是能對交通狀態能做預測。本研究利用高雄市交通局提供之車輛偵測器資料進行研究，提出多模組的深度學習預測模型。本研究提出之預測模型包含多個預測模組，模型在預測時除考量歷史交通外，亦將不同時空環境背景納入考量。研究中以集群分析法區別不同環境下的交通狀態，再分別對不同環境交通狀態訓練對應的預測模組，使模型預測時能根據時空環境差異以有適當的參數組合去捕捉重要的時空間特徵，以及校估各特徵間對應關係，以求準確將特徵轉換為預測結果。經實證研究結果顯示，本研究提出之多模組預測模型，預測未

來六小時內各時間段車流速率，可較未考慮時空環境狀態的單一模組預測模型有效的提升預測準確度。

台灣都市縮影50+：關於台灣城市規劃的回顧與反思

為了解決交通壅塞的問題，作者張學聖 這樣論述：

　　如果問你，哪些城鄉故事、事件或場景駐留於你的腦海記憶中，回憶的同時是否有些觸動心弦。如果你腦中的記憶是片斷的甚至模糊，不如一同再次踏進時光隧道，再探究竟。 　　本書是從二戰後開始，對不同發展階段時間軸的述說，回顧不同時期的城市發展案例與故事。戰後的時代，城市發展慢慢萌芽，從戰後渾沌時期到追求城市美好，乃至再造城市永續發展，你能想像這些歷經嗎？ 　　孕育著台灣發展的環境，我們生長的城鄉空間，滿載著許多人的心血，促使現在的生活與環境更加美好。期待經由鑑往知來，讓讀者們能有不同角度觀社會、觀城市，並更加關心與重視我們城鄉發展大小事。 　　都市規劃的範疇包羅萬象，涉及居住

與生活空間品質、自然環境與生態資源的維護、工作與經濟產業發展的需求、文化的保存與活用、生活機能、基盤建設、公共空間的提供，以及都市面對災害防救、水資源分配、綠能產業、空氣汙染、交通壅塞等種種空間資源使用問題。其中還涉及「城市競爭力」營造、「土地正義」公平、面對氣候變遷「韌性城市」建構、「高齡友善」城市推動、邁向「永續發展」的實踐等多元價值的追求與挑戰。 　　本書則是討論台灣城市發展代表性案例故事，羅列了許多台灣過去發展各類型重要經驗的案例項目。城市與市民息息相關，小至個人生活中食衣住行、求學、就業等生活所衍生的基本需求，進而擴及整體產業經濟系統、自然生態與環境的和諧共存，都對我們有著深刻且長

遠的影響。故有關城市規劃的知識，除專業研究外，也應該用通俗的方式，讓更多人了解。從現在回顧過去經驗，並藉由過去經驗展望未來。 　　現代對於生活環境議題的關注已是主流價值，使得「民眾參與」機制，逐漸演變常態性事務或是國民責任、國民權益，相信日後更多人對城市規劃的認識與理解，應有助於降低民眾參與溝通成本，進而邁向共同設計的理想未來。  

機器學習應用於預測交通流量與速度之實驗研究

為了解決交通壅塞的問題，作者蘇冠全 這樣論述：

交通壅塞問題一直是台北市的重大難題，若要有效的預防塞車，就必須能夠準確地預測交通流量與速度。本論文將以應用機器學習相關技術於預測交通流量與速度為研究目標，所使用的機器學習模型包含有決策樹、隨機森林、K-近鄰演算法、以及多層感知機（深度神經網路），這些機器學習模型訓練所使用的資料集包含有台北市政府提供的交通資料集與中央氣象局提供的氣象資料集。本研究所使用的兩種預測交通流量與速度的方法為分類分析與迴歸分析。實驗結果顯示這些模型使用交通資訊結合氣象資訊的預測效果幾乎都比只有使用交通資訊的預測效果來的好。此外，在這些模型中，當考慮只有使用交通資訊時，多層感知機的預測效果最佳；當考慮使用交通資訊集結合

氣象資訊時，則以隨機森林的預測效果最佳。