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國立臺灣大學 土木工程學研究所 張堂賢所指導 闕嘉宏的 依時性後推式路徑演算系統開發 （2012），提出1717公車動態關鍵因素是什麼，來自於後推式路徑演算法、旅行時間預測、漏失資料插補、卡曼濾波器、傅立葉轉換。

而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 張堂賢所指導 楊傑理的 國道旅行時間資訊之時空無縫演算模型 （2012），提出因為有 旅行時間預測、漏失資料插補、資料融合、傅立葉轉換、卡曼濾波的重點而找出了 1717公車動態的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了1717公車動態，大家也想知道這些：

依時性後推式路徑演算系統開發

為了解決1717公車動態的問題，作者闕嘉宏 這樣論述：

本研究結合路徑演算、旅行時間預測以及漏失資料插補等三大模組，開發出一套依時性後推式路徑演算系統。有別於先前路徑演算研究，本系統採用後推式路徑規劃作為資訊提供，讓使用者於行程選擇上變成主動決策者。演算過程中，以A*演算法為邏輯基礎，導入旅行成本、延滯成本與轉向成本等交通特性；旅行成本採用時間特性取代空間特性，透過卡曼濾波器與傅立葉轉換技術，對系統進行長短期預測與門檻值設計；線上資料插補技術能克服漏失資料狀態，將歷史資料與即時資料走勢進行結合並獲得良好的插補績效。上述成果皆以JAVA程式語言進行開發，搭配基因演算法對各模型所需參數進行最佳化訓練，其成果將可輔助相關系統突破前推式演算思維，讓使用者

依照預期抵達時間需求，獲得有效且穩定的建議出發時間與路徑。

國道旅行時間資訊之時空無縫演算模型

為了解決1717公車動態的問題，作者楊傑理 這樣論述：

　旅行時間預測，為先進用路人資訊服務（Advanced Traveler Information Services, ATIS）各項服務之重要核心參考。基於準確的旅行時間預測，方可做出合理的路徑導引決策，進而判斷各項交通資訊對於個別用路人的必要性。　完善的歷史資料，是準確旅行時間預測的基礎；本研究對於歷史資料使用傅立葉轉換處理，將歷史資料轉換為參數，不但節省了資料儲存空間、提升資料存取速度，且將不連續的歷史資料轉為無縫連續型的函數。　後續之旅行時間預測模式則依預測時距長短，分為長期預測及短期預測兩種模式。長期預測模式依據前述的傅立葉轉換歷史資料參數，經演算求得與預測時距相對應的歷史資料以進行

旅行時間預測；短期預測模式則使用卡曼濾波法，根據即時資料趨勢進行旅行時間預測。長期預測模式與短期預測模式之分界門檻值訂定為15分鐘。　本研究以國道一號為實驗對象進行旅行時間預測實驗。實驗結果顯示，在絕大多數的情形下，預測旅行時間與真實旅行時間的誤差值(以MAPE計算)皆不大於10，依統計學家Lewis (1982) 所提出的衡量標準，本研究之預測方法績效為高精準度。

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