雪山隧道即時路況的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

運用卷積神經網路預測長隧道之路況

為了解決雪山隧道即時路況的問題，作者周酩智 這樣論述：

現今，卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)在人臉和圖像辨識上已相當成熟，本論文中，我們將時序的數位訊號經過預處理轉變成二維資料的呈現，利用CNN來預測長隧道內的路況，實作於目前台灣最長的雪山隧道，將預測結果與實際情況做比較和驗證。 本研究中所使用的路況資料，除了雪山隧道本身路段，也涵蓋了雪山隧道以北：石碇到坪林路段，還有雪山隧道以南：宜蘭到頭城路段，記錄這三條路段之每分鐘內通過車輛數量與平均車速，這兩種資料先經由資料的預處理，轉換成多維的資料作為卷積神經網路的輸入，之中運用了倒傳遞神經網路來修正權重和誤差，經過這些架構而產生路況預測模型，與

實際數據驗證可以得到九成的以上的準確率。

大數據分析於智慧運輸系統之應用與發展：以國道五號及蘇花公路為例

為了解決雪山隧道即時路況的問題，作者郭嘉呈 這樣論述：

「一條安全回家的路」將隨著「臺9線蘇花公路山區路段改善計畫」於2020年的全線竣工及通車，進一步實現花蓮、臺東居民的交通保障與社會正義。此等發展，亦是繼2006年國道5號通車後，另一項大幅改善臺灣東部地區交通的重大公路建設。國道5號在「蘇花改」通車後，已有6家業者經營共32條客運路線。臺灣北部、宜蘭等地往返花蓮的公路交通便捷化，勢必為「國道5號」與「蘇花公路」帶來更大的車流量與艱難挑戰：「國道５號」在現有交通壅塞問題尚未解決，又面對用路需求大幅增加的挑戰；「蘇花公路」則是面臨道路容量不變，車流量卻大幅成長的窘境。民眾從臺北地區往返花蓮、臺東地區，更可能要連闖「國道5號」與「蘇花公路」兩大交通

壅塞關卡。顯而易見的，前述議題已成道路管理機關之重要課題，也為眾多平行機關間，政策制定之協調與整合帶來難題。　　本研究立基於「人工智慧」、「演算法」、「資料探勘」與「大數據」之電腦科學，發展「交通大數據」、「運輸與物流規劃及管理」及「交通政策決定與執行」之應用，利用現有「智慧化公路運輸系統」在硬體的建設上已近完備的優勢，提出透過Dijkstra演算法建構「即時決策執行成效回饋與即時決策調整架構」，以經由電腦科技的高速運算，來達到「交通政策決定與執行」之重要管理目的。換言之，本研究即是使用「交通資訊蒐集系統」取得即時且充分的交通數據，再經由「大數據分析及運算」輸出至「交通控制系統」，以有效利用道

路與管理車流，同時藉由「大量的數據收集」與「快速的資訊分析及決策執行」，達到減少決策時間與降低決策成本，用以整合分析與處理東部路廊的交通議題，並達成政策分析。　　本研究的貢獻在於建構出「即時決策執行成效回饋與即時決策調整架構」與「大數據分析之智慧運輸系統」，藉由「大數據」的基礎，應用Dijkstra演算法，發展「交通決策」之「智慧系統」設計與開發。基此，本研究所關切的課題，已能以「智慧運輸系統」獲得完整的交通資訊，再由其系統自動演算，提出即時且能確實執行的最佳解決方案，進言之，更可依循此等途徑，建構出「整合政策決定考量因素」並符合各方需求的「智慧化公路運輸系統」，以做成最適政策組合。