Sinyalize kavşaklarındaki gecikme tahmininde yapay zeka yöntemi ile farklı yöntemlerin karşılaştırılması
The comparison of different methods with procedure of artificial intelligence for delay estimation at the signalized intersections
- Tez No: 155651
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MAHİR GÖKDAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sinyalize Kavşaklar, Taşıt Gecikmesi, Gecikme Tahmini, Yapay Zeka, ANFIS, Signalized Intersections, Vehicle Delay, Delay Estimation, Artificial Intelligence, ANFIS
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Trafik kontrolünde en önemli performans ölçülerinden birisi taşıt gecikmesidir. Gecikmenin doğru bir şeklide gerçeğe uygun olarak tahmin edilmesi gereklidir. Bu çalışmanın amacı yapay zeka tekniklerini kullanarak taşıt gecikme tahminini yapmaktır. Bu çalışmada sinyalize kavşaklarda meydana gelen taşıt gecikmeleri ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inferece System) ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada Erzurumda iki sinyalize kavşakta gözlem yapılmıştır. Kavşakların trafik hacimleri belirlenmiştir. Belirlenen değerleri kullanarak Sinyal Simulasyon Modeli (SSM) 50 sn ve 60 sn aralıklarla gecikme değerleri üretilmiştir. Bu SSM gecikmelerini kullanarak ANFIS ile gecikme tahmini yapılmıştır.Gecikme varolan gecikme formülleri Webster, Doherty, ve HCM ((Highway Capacity Manual)HCM 85, HCM 94, HCM 97, HCM 2000) formülleri ile hesaplanmıştır. Sonra elde edilen gecikme değerleri karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak doygunluk derecesinin 1 den büyük olduğu durumlarda Webster ve Doherty gecikme formülleri HCM formüllerinden yüksek gecikme değerleri verdikleri görülmüştür. ANFIS'in SSM ve gözlem gecikme değerlerine yakın gecikme tahmini yaptığı görülmüştür. 2004, 119 sayfa
Özet (Çeviri)
The principal measurement of performance is vehicle delay at traffic control. It is necessary that estimation of delay correctly must be done. The aim of study is to estimate vehicle delay by using techniques of artificial inteligence. In this study, vehicle delays occur at signalized intersections were studied to estimate by ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inferece System). In this study, observation was done at two signalized intersection in Erzurum. Traffic volume of intersections are determined. Delay values are produced by Signal Sumulasyon Model with 50 and 60 sec intervals. Estimation delay is done by using this delay of SSM in ANFIS. Delay is calculated by formulas of delay that are Webster, Doherty and HCM ((Highway Capacity Manual) HCM 1985, HCM 1994, HCM 1997, HCM 2000) formulas. Afeterwards, delays were comparised. Consequently, in degree of saturation is passed to 1, it is noticed that delay of Webster and doherty are bigger than delays of HCM. It is noticed that ANFIS closely estimated vehicle delay to delay of SSM and observation. 2004, 119 pages
Benzer Tezler
- Sinyalize kavşaklarda meydana gelen taşıt gecikmelerinin simülasyon modellemesi
Başlık çevirisi yok
MAHİR GÖKDAĞ
Doktora
Türkçe
1996
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FAZIL ÇELİK
- Sinyalize kavşaklardaki taşıt gecikmelerinin yapay zeka teknikleri ile modellenmesi
Modelling of vehicle delays at signalized intersections with artificial intelligence techniques
NESLİHAN KARSLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MAHİR GÖKDAĞ
- İzole sinyalize kavşaklardaki ortalama taşıt gecikmelerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modelling average vehicle delays on isolated signalized intersections using artificial neural networks
ÖZGÜR BAŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. YETİŞ ŞAZİ MURAT
- İzole sinyalize kavşaklar için derin öğrenme yaklaşımı ile gecikme modelleri geliştirilmesi
Development of delay models with a deep learning approach for isolated signalized intersections
BERK BAYRAKDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM DOĞAN
- Sinyalize kavşaklarda trafik akım etkileşimleri
Traffic flow interactions at signalized intersections
İBRAHİM ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERHAN TANYEL