Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/73830
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorครรชิต ผิวนวล-
dc.contributor.authorสุรชัย ศรีเลณวัติ-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย-
dc.date.accessioned2021-06-15T07:06:39Z-
dc.date.available2021-06-15T07:06:39Z-
dc.date.issued2534-
dc.identifier.isbn9745795909-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/73830-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2534-
dc.description.abstractวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ เป็นการศึกษาเพื่อพัฒนาวิธีการพยากรณ์ปริมาณการจราจรบนทางหลวงในส่วน ภูมิภาค โดยการประยุกต์ใช้แบบจำลองการคมนาคมขนส่งในเมือง ได้แก่ แบบจำลองความต้องการเดิน ทางในรูปของตารางการเดินทางซึ่งประมาณขึ้นจากปริมาณการจราจร และแบบจำลองการจัดเส้นทางการ เดินทาง ในการศึกษาได้พัฒนาโครงข่ายทางหลวงในระบบ Node-Link ของทางหลวงสายหลักขึ้นจากระบบตอนควบคุมของกรมทางหลวง โดยกำหนดพื้นที่ศึกษารวมทั่วประเทศและแบ่งพื้นที่ย่อยออกเป็น 73 พื้นที่ ย่อย ตามอาณาเขตการปกครองของแต่ละจังหวัด ตรารางความต้องการเดินทางในปีฐานได้ประมาณขึ้นจาก ปริมาณการจราจร โดยใช้แบบจำลอง Matrix Estimation โดยวิธี Maximum Entropy และทดสอบความ ถูกต้องโดยการทดลองจัดเส้นทางการเดินทางลงบนโครงข่ายทางหลวง จากนั้นจึงได้พัฒนาแบบจำลองเพื่ออธิบายความต้องการเดินทางในอนาคตเปรียบเทียบกัน 2 วิธีคือ แบบจำลองปริมาณการเดินทางที่จุดปลาย โดยวิธีวิเคราะห์แบบถดถอย และแบบจำลองสัมประสิทธิ์การเพิ่มของปริมาณการเดินทาง ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองแรกไม่เหมาะสมที่จะนำไปใช้งาน เนื่องจากไม่สอดคล้องกับสภาพความ เป็นจริง ดังนั้นจึงได้เลือกใช้แบบจำลองสัมประสิทธิ์การเพิ่มในการประมาณความต้องการเดินทางในอนาคต แบบจำลองนี้เป็นวิธีที่กำหนดให้อัตราการเพิ่มของปริมาณการเดินทางมีความสัมพันธ์กับอัตราการเพิ่มของตัว แปรด้านเศรษฐกิจและสังคม ได้แก่ จำนวนประชากร มูลค่าผลิตภัณฑ์มวลรวมของจังหวัด จำนวนยงดยาน ที่จดทะเบียน และมูลค่าการคมนาคมขนส่งและการสื่อสารของจังหวัด โดยกำหนดให้ค่าสัมประสิทธิ์ความยืด หยุ่นของการเดินทางที่จุดปลายเป็นตัวเชื่อมความสัมพันธ์ ในการพยากรณ์ปริมาณการจราจรบนโครงข่ายทาง หลวงได้ใช้แบบจำลองการจัดเส้นทางเดินทางโดยวิธี Equilibrium Assignment โดยกำหนดให้ขึ้นอยู่กับเวลาหรือความเร็วในการเดินทางเพียงอย่างเดียว จากผลการศึกษาและการเปรียบเทียบกับการศึกษาอื่น ๆ พบว่าวิธีการนี้จะมีความสะดวกในการนำไป ใช้งานอยู่มาก เนื่องจากได้มีการพัฒนาโครงข่ายทางหลวงบนเส้นทางสายหลักไว้แล้ว และข้อมูลด้าน เศรษฐกิจและสังคม ในพื้นที่ย่อยระดับจังหวัดมีการรวบรวมไว้โดยสมบูรณ์อยู่แล้ว แต่ในการนำไปใช้เพื่อการ พยากรณ์ปริมาณการจราจรในช่วงเวลาที่ยาวมากนั้นจะต้องใช้ประสบการณ์และวิจารณญาณของนักวางแผน ประกอบด้วยกัน-
dc.description.abstractalternativeThe aim of this research is to develop traffic forecasting process on rural highways employing urban transportation models : travel demand model represented by trip matrix and traffic assignment model. The study area cover the whole country and divided into 73 zones by boundary of the provinces. Highway network is represented by node-link system corresponding to DOH’s control sections. Base year trip matrix is estimated from traffic volume counts employing matrix estimation by maximum entrody method and test for validation by the assignment model. Trip generation model has been develoded for testing 2 methods : trip end model by multiple regression and growth factor method. Results of the study indicated that trip end model is not suitable for this case since since socio-economic factor of the provinces alone can not explain traffic growth very well. Thus, growth factor model is used. The concept of the model is that, the growth rate of trip end is proportion to growth rate of socio-economic variables within and among regions : population, gross provincial product, vehicle registration and transportation and communication cost. The growth is related to trips by the use of elasticity index. Future traffic volume on highway network is carry out by traffic assignment process using equilibrium technique. From the results of this study and comparison to other studies, it was found that traffic forecasting process by this method is also suitable for the regional area. The process is simple since highway network was already develoded in node-link system and socio-economic data for each zone has already been collected by related government agencies. However, long term prediction should be under carefully judged by transport planners.-
dc.language.isoth-
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.subjectจราจรในเมือง -- พยากรณ์-
dc.subjectการขนส่งในเมือง-
dc.subjectUrban transportation-
dc.subjectCity traffic -- Forecasting-
dc.titleการพยากรณ์ปริมาณการจราจรบนทางหลวงโดยการประยุกต์ใช้แบบจำลองการคมนาคมขนส่งในเมือง-
dc.title.alternativeTraffic forecasting on rural highways employing urban transportation models-
dc.typeThesis-
dc.degree.nameวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต-
dc.degree.levelปริญญาโท-
dc.degree.disciplineวิศวกรรมโยธา-
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.email.advisorไม่มีข้อมูล-
Appears in Collections:Grad - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Surachai_sr_front_p.pdf1.01 MBAdobe PDFView/Open
Surachai_sr_ch1_p.pdf792.07 kBAdobe PDFView/Open
Surachai_sr_ch2_p.pdf2.76 MBAdobe PDFView/Open
Surachai_sr_ch3_p.pdf1.73 MBAdobe PDFView/Open
Surachai_sr_ch4_p.pdf1.51 MBAdobe PDFView/Open
Surachai_sr_ch5_p.pdf2.54 MBAdobe PDFView/Open
Surachai_sr_ch6_p.pdf823.28 kBAdobe PDFView/Open
Surachai_sr_back_p.pdf6.13 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.