Geri Dön

İstanbul deniz otobüslerinin bir hattında yolcu talep tahmini

Passenger demand forecast for one line of İstanbul sea buses

  1. Tez No: 254206
  2. Yazar: KAZİM ÖZER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
  12. Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Bu çalışmada temel amaç İstanbul Deniz Otobüsleri'nin Bakırköy-Bostancı hattına yönelik en uygun talep tahmin modelinin belirlenmesidir. Bu doğrultuda dokuz ayrı tahmin tekniği denenerek, gerçekleşmiş verilerden sapmaların en az olduğu tekniğin belirlenmesi ve belirlenen teknikle elde edilen tahmin sonucunun dikkate alınması amaçlanmıştır.Çalışmanın birinci bölümünde zaman serilerinin kullanıldığı tahmin tekniklerinden Basit Hareketli Ortalama Yöntemi, Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yöntemi, Çift Hareketli Ortalama Yöntemi, Basit Üstel Düzeltme Tekniği, Brown'ın Üstel Düzeltme Tekniği, Üçlü Üstel Düzeltme Tekniği, Yanıt Oranı Uyarlamalı Üstel Düzeltme Tekniği, Holt'un İki Parametreli Üstel Düzeltme Tekniği ve Box-Jenkins (ARIMA) Yöntemi incelenmiştir.İkinci bölümde İstanbul Deniz Otobüsleri Bakırköy-Bostancı hattının 1994-2008 yılları arasındaki 60 dönemlik yolcu sayısı verilerinin trend ve mevsimsellik analizi yapılarak bu teknikler uygulanmıştır. 2009 yılının ilk dönemi için en uygun yolcu sayısı tahmin edilerek sonuçlar tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

The main aim of the study was to determine the most appropriate demand forecast model for Bakırköy-Bostancı line of Istanbul Sea Buses. In this context, by testing nine different forecast techniques, it was aimed to determine the technique with the minimum deviation from actual data and to consider the forecast result that was obtained by using the determined technique.In the first part of this study, we used the following forecasting techniques that use time series: Single Moving Average Method, Weighted Moving Average Method, Double Moving Average Method, Single Exponential Smoothing Technique, Brown?s Exponential Smoothing Technique, Triple Exponential Smoothing Technique, Adaptive Response Rate Exponential Smoothing Technique, Holt?s Two Parameter Exponential Smoothing Technique and Box-Jenkins (ARIMA) Method.In the second part, these techniques were applied by analyzing the trend and seasonal data on number of passengers for Bakırköy-Bostancı line of Istanbul Sea Buses including 60 quarters (three-month periods) between the years of 1994-2008. Results were discussed by forecasting most appropriate number of passengers for the first quarter of 2009.

Benzer Tezler

  1. Denizyolu taşımacılığında yolcu talebine bağlı taşıt rotalama ve çizelgeleme

    The vehicle routing and scheduling in sea transportation depending on passenger demand

    TEKİNER KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HAYRİ BARAÇLI

  2. Enerji verimliliği yönetim planının bir gemi üzerinde uygulanması

    Application of energy efficiency management plan for the ship

    MURAT AKPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EnerjiYalova Üniversitesi

    Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİBEL BAŞAKÇILARDAN KABAKCI

  3. İstanbul deniz otobüsleri sefelerinin simülasyon yardımıyla planlanması

    Planning sea bus traffic in Istanbul using simulation

    KIVANÇ AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MURAT DİNÇMEN

  4. An integrated decision support system for electrification of public buses

    Toplu taşıma otobüslerinin elektriksel dönüşümüne yönelik bir entegre karar destek sistemi

    RUCHAN DENİZ ÖZGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEZİR AYDIN

    DR. İBRAHİM MURAT TURHAN

  5. Akıllı durakların yolcu davranışları üzerindeki etkisi

    The effect of smart stops on passenger behavior

    MUSTAFA ATMACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KARAŞAHİN