1.一种交通时间预测系统，用以预测一行车路线所需的行车时间，其特征在于，该交通时间预测系统包含：
一模型建构模块，用以建立多笔候选预测模型，所述候选预测模型每一者分别对应于多个路段中的一者以及多个相异的数学模型的一者；
一模型选择模块，用以自该行车路线中各个路段相符的所述候选预测模型中选择对应于所述路段的一预测模型；以及
一预测模块，用以根据该行车路线中各个路段的该预测模型预测各个路段的一预测车速以计算该行车路线的一行车时间估计值；
其中该模型选择模块选择该路段所对应的所述候选预测模型中预测误差值较小的一者作为该路段的该预测模型。
2.根据权利要求1所述的交通时间预测系统，其特征在于，还包含：
一数据数据库，用以储存至少一历史数据，该历史数据包含相应于所述路段中的一者于相应的行车时段的车速记录；
一模型数据库，用于储存对应于各个路段的相异时段、相异情境以及相异数学模型的所述候选预测模型；以及
一数据接收模块，用以接收至少一即时数据，该即时数据包含相应于所述路段中的一者的即时车速信息；
其中该模型选择模块根据该历史数据以及该即时数据计算所述候选预测模型各自的预测误差值，以选择该所述候选预测模型中预测误差值较小的一者作为该路段的该预测模型。
3.根据权利要求2所述的交通时间预测系统，其特征在于，还包含：
一数据处理模块，耦接于该数据接收模块，用以对该即时数据进行数据处理；以及一路段对应单元，耦接于该数据处理模块，用以将经数据处理后的该即时数据对应至一地图数据中相应的路段，以将该即时数据作为历史数据储存于该数据数据库中。
4.根据权利要求3所述的交通时间预测系统，其特征在于，该即时数据还包含至少一情境信息，该数据处理模块包含：
一数据正规化单元，用以对该即时数据中的该情境信息以及该即时车速信息进行正规化处理。
5.根据权利要求3所述的交通时间预测系统，其特征在于，该即时数据还包含至少一情境信息，该数据处理模块包含：
一情境信息分析单元，用以接收该情境信息，并计算一加权系数以代表该情境信息对相应路段的相应时段的车速的影响。
6.根据权利要求5所述的交通时间预测系统，其特征在于，该情境信息分析单元根据该加权系数建立一情境模型，当该预测模块判断相应路段的相应时段落在该情境模型的一影响时段内时，该预测模块根据该情境模型的该加权系数预测该路段的预测车速。
7.根据权利要求2所述的交通时间预测系统，其特征在于，还包含：
一数据重建模块，耦接于该数据数据库，用以根据该数据数据库中的该历史数据计算所述路段中缺少车速记录的行车时段的车速，以回复所述历史数据。
8.根据权利要求7所述的交通时间预测系统，其特征在于，该数据重建模块对该数据数据库中的历史数据进行一空间序列重建，以根据邻近的多个路段的车速信息计算相应路段的车速信息。
9.根据权利要求7所述的交通时间预测系统，其特征在于，该数据重建模块对该数据数据库中的历史数据进行一时间序列重建，以根据邻近的多个时段的车速信息计算相应路段的车速信息。
10.一种交通时间预测方法，其通过一处理器实施，其特征在于，该方法包含以下步骤：
(A)由该处理器接收至少一即时数据；
(B)该处理器在相应于一行车路线的多个候选预测模型中分别对该行车路线的每一个路段选择所述候选预测模型的其中一者作为该每一个路段的其中的一者的预测模型；以及(C)由该处理器根据该行车路线中各个路段相应的预测模型计算一行车时间估计值；
其中各个路段相应的预测模型是根据该即时数据以及一数据库中的一历史数据选择该路段所对应的所述候选预测模型中预测误差值较小的一者作为该路段的该预测模型。
11.根据权利要求10所述的交通时间预测方法，其特征在于，该至少一即时数据还包含一情境信息，该方法还包含以下步骤：
(D)由该处理器根据该情境信息判断相应路段的相应时段是否落在该情境信息的一影响时段；
(E)当相应路段的相应时段落在该影响时段时，由该处理器计算该情境信息对相应路段于相应时段的一加权系数；以及
(F)由该处理器根据该加权系数选择相应的预测模型预测该路段的预测车速。
12.根据权利要求11项所述的交通时间预测方法，其特征在于，根据该加权系数选择相应的预测模型还包含：
当该加权系数大于一预设门槛值时，由该处理器根据该加权系数由相应于该情境信息的一情境模型预测该路段的预测车速。
13.根据权利要求11所述的交通时间预测方法，其特征在于，该情境信息的该影响时段是介于一影响起始时间与一影响结束时间之间，该影响起始时间以及该影响结束时间是分别根据该情境信息对预计车速的影响大于一预设门槛值的时间计算而得。
14.根据权利要求11所述的交通时间预测方法，其特征在于，该情境信息包含天气信息、活动信息及交通事件信息其中至少一者。
15.一种交通模型建立方法，其通过一处理器实施，其特征在于，该方法包含以下步骤：
(A)由该处理器接收至少一即时数据，其中该至少一即时数据包含一车速信息；
(B)由该处理器将该至少一即时数据中的车速信息对应至一地图数据中多个路段中相应的一者；以及
(C)由该处理器根据该至少一即时数据以及一数据数据库中的历史数据计算所述路段分别对应到多个相异的数学模型的多个候选预测模型，以供一模型选择模块选择所述路段所对应的所述候选预测模型的一者作为相应路段的一预测模型。
16.根据权利要求15所述的交通模型建立方法，其特征在于，该至少一即时数据还包含一情境信息，该方法还包含以下步骤：
(D)由该处理器对该即时数据中的该车速信息以及该情境信息进行正规化处理；
(E)由该处理器根据该情境信息计算该情境信息对相应路段于相应时段的一加权系数；以及
(F)由该处理器将该加权系数对应至该地图数据中所述路段中相应的一者。
17.根据权利要求15所述的交通模型建立方法，其特征在于，还包含以下步骤：
(G)由该处理器对该数据数据库中的历史数据进行一空间序列重建，以根据邻近的多个路段的车速信息计算相应路段的车速信息。
18.根据权利要求15所述的交通模型建立方法，其特征在于，还包含以下步骤：
(H)由该处理器对该数据数据库中的历史数据进行一时间序列重建，以根据邻近的多个时段的车速信息计算相应路段的车速信息。