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捷運同站進出悠遊卡的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦原正彥寫的 豐田人高效率動線思考：雙手怎麼動、腳步往哪移、筆記如何抄、座位這樣排，豐田最強動作經濟學，貝佐斯都在學。 可以從中找到所需的評價。
另外網站[問卦] 拿著1280定期票一直同站進出違規嗎？ | PTT Uncovered也說明：北市德政—1280元定期票30天內捷運公車搭到飽如果某人拿著1280定期票一直同站進出進站—出站—進站—出站. ... linceass: 發這種文明顯沒用過悠遊卡吧. 2020/7/7 12:07.
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 陳奕中所指導 蔡聿楹的 基於捷運及YouBike資料集預測YouBike未來借還量 （2020），提出捷運同站進出悠遊卡關鍵因素是什麼，來自於YouBike、MRT、時間序列預測、類神經網路。
而第二篇論文國立臺灣大學 地理環境資源學研究所 孫志鴻所指導 林子鈞的 以深度學習方法預測大型活動對臺北捷運運量之影響 （2019），提出因為有 捷運運量預測、大數據、悠遊卡、特殊活動、深度學習、時空分析的重點而找出了 捷運同站進出悠遊卡的解答。
最後網站捷運同站進出鎖卡 - GWLSD則補充：進、出站時，持卡輕觸閘門驗票機上有悠遊卡標誌的感應區，即可感應扣款。 依據台北大眾捷運股份有限公司之旅客運送章則11條規定，於台北捷運站使用悠遊卡，同站進出，最大 ...
豐田人高效率動線思考：雙手怎麼動、腳步往哪移、筆記如何抄、座位這樣排，豐田最強動作經濟學，貝佐斯都在學。
為了解決捷運同站進出悠遊卡 的問題，作者原正彥 這樣論述：
◎進電梯後，你先按關門鍵還是樓層鍵？別輕忽這動作，一年可幫你省13小時。 ◎某員工上班老遲到，他可能不是懶散，而是上班動線有問題。 ◎W/＠St.msgd/c……這不是亂碼，而是豐田人都懂的簡寫筆記，工作省時又省力。 這就是豐田人高效率動線思考， 連亞馬遜創辦人貝佐斯都深受影響。 作者原正彥曾任豐田維修技師，剛進豐田時，資深前輩總這樣告誡： 「工作時，雙手要處理同一件事。」 「每個動作都先思考，這件事跟那件事可不可以一起進行？」 「桌上只能放現在要用的物品，不要找東西，要拿東西。」 …… 「我要怎麼做，才能讓現在的動作成為一種習慣？」 原來，豐田
人從走動路線，到工作方式、檔名設定等， 都很重視動線，作者利用這方法創業，在IT產業連續五年顧客滿意度第一名。 作者說，工作品質常跟時間有關，而決定時間長短的，就是動線， 動線錯誤，就會產生多餘動作，動作多就得花更多力氣做， 難怪你總覺得自己很忙又很累， 本書就是要告訴你，如何刪除這些多餘動作，讓你的工作快又有效。 ◎事情老做不完？因為物品放錯位置了： 影印機放總務部？碎紙機放業務部？大錯特錯。影印紙呢？其他文具呢？ 員工座位應按年資還是任務規劃安排？一定要設社長辦公室嗎？ 2019年創下日本企業最高市值的豐田，幹部會議一定用圓桌，理由是？ ◎我用
25％規則設期限，工作最省力又提早完成： 最需要創造力的工作記得早上做，需要外出開會的時間最好排同一天， 作者還研發25％規則，將原本的截止期限及作業時間自行縮短25％， 如期限為20天後，就縮為15天；8小時提前到6小時，時間管理更到位。 他還自創能排解工作壓力的「After5」行程安排術，工作生活都滿足。 ◎文具怎麼放？筆記怎麼抄？都有動線： 常用資料要放慣用手那側，右撇子就放右側，減少動作的幅度或次數。 筆記本要選方格的，且橫向使用，這樣閱讀最省力， 電腦檔案命名也有眉角，「數字_種類_名稱_日期_版本」你得這樣排列， 還有豐田人自創的簡寫筆記：
＠＝at（在）、w/＝With（跟誰）、St.＝車站…… 原本要花3分鐘寫一段備註，透過簡寫，10秒就能完成，大家都能看懂。 雙手怎麼動、腳步往哪移、筆記如何抄、座位這樣排， 豐田最厲害的動作經濟，省時省力，貝佐斯都在學。 各界推薦 精實管理顧問／江守智 創新管理實戰研究中心執行長／劉恭甫 《經理人月刊》總編輯／齊立文
基於捷運及YouBike資料集預測YouBike未來借還量
為了解決捷運同站進出悠遊卡 的問題，作者蔡聿楹 這樣論述：
近年來，YouBike微笑單車系統(以下簡稱YouBike系統)已成為台北地區民眾進行短距離移動時的首選，因此其使用人數逐年增加，並為YouBike系統的營運商帶來不小的維運壓力。在使用人數增加的情況下，站點缺車或因為滿車而無法還車的情形會更常發生，並造成民眾的不滿。有鑑於此，YouBike營運商如何更準確的預測每日每個站點的借還車人數，並依此進行合理的腳踏車運送的排程便成為一件非常重要的事情。過往雖然已有很多學者進行YouBike系統的借還量預測研究，然而這些研究大多只使用歷史借還量為主進行預測，頂多輔以天氣或雨量等一些參考資料而已。這樣的方式雖然可以準確預估日常狀況的借還量，但遇到突發事
件時則通常預測準確率會大幅降低，並造成YouBike營運商在後續腳踏車運送排程上的困擾。為了克服上述缺點，我們提出以捷運系統進出站人數預測結果為主的YouBike借還量預測方法。因為大部分YouBike的使用者皆是把YouBike當做來往捷運站最後一哩路的交通工具，所以捷運系統的進出站人數必然與YouBike借還量高度相關。更重要的是，因捷運系統的使用人數眾多，其進出站人數會比YouBike借還量更早反映出城市中的突發狀況。換言之，上述作法在城市有突發狀況時，理應能比傳統方法對YouBike借還量做更準確的預測，而我們的實驗結果也證實了這點。
以深度學習方法預測大型活動對臺北捷運運量之影響
為了解決捷運同站進出悠遊卡 的問題，作者林子鈞 這樣論述：
可靠且精準的捷運運量預測對於乘客、捷運公司是非常重要且必要的，特別是當大型活動在城市中舉辦，使參加者在短時間內從城市中往活動舉辦地集中，參加者大多使用大眾運輸作為主要的交通方式，且因為大型活動的特性以及場館區位的特性，參加者到場與離場往往與平日運量相比，在時間上較為集中以及人數也較多，對於乘客的搭乘體驗、列車調度或是場站管理都有可能產生負面的影響。近年資料科學逐漸應用於人類生活中各個領域中，其中在交通預測中因為智慧卡交易時產生大量且複雜的數據，這些資料中隱含了空間與時間的特性。因此本研究欲利用深度學習的方法，以捷運悠遊卡的進出站刷卡資料，透過深度學習的方法，捕捉並預測臺北捷運在不同的日型態以
及大型活動時的運量特徵，希望能提供捷運公司管理單位作為場站管理以及行車調度之參考，減輕大型活動的人潮對於大眾運輸系統的衝擊。