Geri Dön

Trafik akışkanlığının doğrusal sınıflayıcılar vasıtasıyla belirlenmesi

Traffic flow assessment using linear classifiers

  1. Tez No: 216005
  2. Yazar: KEMAL MEMİŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. MUHAMMED CİNSDİKİCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Trafik akışkanlığı günün çeşitli zamanlarında değişiklik gösterebilmektedir. Bu değişikliğin meydana gelmesini sağlayan kazalar, bozulan arabalar, yol yapım çalışmaları, yoğun ulaşım kullanım zamanları ve beklenmedik olaylar trafik akışının yavaşlamasına sebep olmaktadır. Bunun sonucunda temel olarak üç trafik durumu ortaya çıkmaktadır: ?Akıcı Trafik?, ?Yoğun Trafik?, ?Tıkalı Trafik?.Çalışmada tek bir mikrodalga algılayıcıdan elde edilen doluluk, araç sayısı ve hız parametreleri çoklu regresyon analizi ve destek vektör makinelerine girdi olarak verilerek trafiğin akışkanlığı hesaplanmıştır. Çalışma TSIS 5.1 benzetim aracının CORSIM bileşenin ürettiği verilerle modellenmiş ve daha sonra İstanbul 2. Çevre yolundan elde edilen gerçek verilere uygulanmıştır.Uygulanan metotların performansları daha sonra karşılaştırılmıştır. En iyi performansa sahip metot şu an İstanbul Trafik Yönetim Merkezinde kullanılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Daily observed traffic flow can show different characteristics varying with the times of the day. These variations are caused by traffic incidents such as accidents, disabled cars, construction activities, high demands on traffic and other unusual events that cause traffic to slow down. Three different major traffic conditions can be occurred: ?Flow Traffic?, ?Dense Traffic? and ?Congested Traffic?.Current traffic condition is identified through multiple regression analysis and support vector machines by setting occupancy, volume and speed captured from single microwave sensor as their input variables. The work in this paper modeled by training data obtained from Corsim module of TSIS 5.1 simulator and is applied on real traffic data on 2.RingRoad in Istanbul.The method having the best performance is currently used for traffic management center in Istanbul.

Benzer Tezler

  1. An Investigation on the marshall and resilient characteristics of asphalt concrete with bituminous binder modified with high density polyethylene

    Yüksek yoğunluklu polietilen ile modifiye edilmiş bitüm bağlayıcılı asfalt betonun marshall ve resilient karakteristikleri üzerine bir inceleme

    SİNAN HINISLIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE AĞAR

  2. Üretim merkezlerinden hammadde taşımacılığının karayoluna etkileri

    The effects of the rawmaterral transportation from procuction units on the hisway

    KEMAL KURNAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    TrafikGazi Üniversitesi

    Trafik Planlaması ve Uygulaması Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EBRU VESİLE ÖCALIR

  3. Omurilik yaralanmalı hastaların yaşam doyumu ve umutsuzluk hallerinin sosyal hizmet açısından incelenmesi

    Investigation of patients with no injury in terms of life satisfaction and hopelessness hall social work

    TUĞBA MERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Sosyal Hizmetlerİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Sosyal Hizmet Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET BİRİNCİ

  4. Adana il merkezindeki hastanelerin acil servislerine başvuran kaza olgularının epidemiyolojik incelenmesi

    Epidemiological investigation of accident cases seen in the emergency department of four major hospitals located within the city limits of Adana

    HANDAN ÇELİKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Halk SağlığıÇukurova Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. H. REFİK BURGUT

  5. The role of personality characteristics, psychomotor/cognitive abilities and driver behaviours and skills in predicting accident involument

    Kaza yapma sıklığını yordamada kişilik özelliklerinin, psikomotor/bilişsel yeteneklerin, sürücü davranışlarının ve becerilerinin rolü

    TÜRKER ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    PsikolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BELGİN AYVAŞIK

    DOÇ. DR. NEBİ SÜMER