Sürücü davranış modellerinin saha verileriyle sınanması
Testing driver behavior models with field data
- Tez No: 245095
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, Trafik, Transportation, Traffic
- Anahtar Kelimeler: Otoyollar, Motorways
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Karayolu ulaştırma sisteminde, yüksek taşıt hacimlerinin taşınabildiği otoyollar, zaman tasarrufu ve konfor açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu sistemlerde yaşanan en büyük sorun ise, zaman ve enerji kaybına yol açan kapasite kullanım kayıplarıdır. Kapasite kayıplarının önüne geçebilmek için otoyol sisteminin en önemli bileşeni olan sürücülerin çok iyi tanımlanması gerekmektedir. Bu açıdan sürücülerin hangi koşullar altında nasıl bir davranış sergileyeceğinin öngörülmesi oldukça önem kazanmaktadır. Bu öngörüleri sağlamak amacıyla, üç farklı otoyol gözlem sahasından video kameralar yardımıyla taşıt sayısı verileri elde edilmiş ve bu veriler, 5-saniye aralıklı yığışımlı taşıt sayıları olarak bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Elde edilen bu veriler yardımıyla, davranış kuramı ve sürücü sıra alma davranışı temel alınarak, sürücülerin trafik akımı ve birbirleri arasındaki etkileşimi ile trafik akımının işleyişi hakkındaki mevcut bilgiler geliştirilmeye çalışılmıştır. Buna göre, elde edilen sonuçlar davranış kuramı ve sürücü sıra alma davranışına büyük ölçüde uyum göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Freeways are important elements of highway transportation systems, providing speedy and comfortable travel conditions. The most important problem for freeways is the capacity drops that may cause time and energy losses. For the prevention of these kinds of losses, the drivers who are the most import component of this system should be defined properly. For the goal of providing these foresights, traffic flows were recorded with video recorders in three different observation zones and these data were transferred to computer as cumulative vehicle counts with 5-sec interval. With the assistance of this data, and based on the driver behavior theory and driver turn-taking behavior, interaction of drivers with each other and with traffic flows around them was studied to improve existing knowledge of traffic flows. As a result, we have determined that the assumptions in the theories developed are hold in general.
Benzer Tezler
- Işıksız yaya geçitlerinde yaya-taşıt çarpışma uyarı sistemleri için makine öğrenmesi temelli yaya niyet kestirim modellerinin karşılaştırılması
Comparison of machine learning-based pedestrian intention prediction models for pedestrian-vehicle collision warning systems at unsignalized crosswalks
SAMİ HAKTAN CANGUT
- A modeling and control framework for mixed-traffic freeway operations
Karma trafik akımlarına sahip otoyollar için modelleme ve denetim çerçevesi
SADULLAH GÖNCÜ
- A novel risk assessment approach for data center structures
Veri merkezi binaları için yeni bir risk değerlendirme yöntemi
KUBİLAY ÇİÇEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Filo ve toplu taşıma araçları için büyük veri temelli sürücü ve sürüş davranış model önerileri
Big data based driver and driving behavior model recommendations for fleet and public transport
RAMAZAN TERZİ
- Driver recognition and driver verification using data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri kullanılarak sürücü tanıma ve sürücü doğrulama
KRİSTİN SURPUHİ BENLİ
