Geri Dön

Yolculuk yaratımının yapay sinir ağları ile modellenmesi

Modelling of the trip generation with artificial neural network

  1. Tez No: 259708
  2. Yazar: MUHAMMET MAHİR YENİCE
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NURAN BAĞIRGAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Yolculuk yaratımını etkileyen birden fazla değişken bulunmaktadır. Bu değişkenlerin etkileri tek tek olabildiği gibi, birkaçı bir araya geldiğinde de olabilmektedir. Bu çalışmanın amacı da; yolculuk yaratımını etkileyen bu değişkenlerden, nüfus, gayri safi yurtiçi hasıla (GSYH) ile illere kayıtlı otomobil sayısının (OS) birlikte kullanılarak yolculuk yaratımının Yapay Sinir Ağları (YSA) ile tahmini ve regresyon sonuçları ile karşılaştırılmasıdır.Yolculuk yaratımını etkileyen oldukça fazla belirsizliklerin bulunması nedeniyle çalışmalar YSA yöntemi ile yapılmakta olup, MATLAB programından yararlanılmaktadır.Çalışma; 2007-2008 yılı verileri kullanılarak 2009 yılı için 81 ilde, 2007-2008 yılı verileri kullanılarak 2009 yılı için seçilen 8 ilde ve 2009 yılı verileri kullanılarak 8 ilde devlet il yollarında oluşacak günlük yolculukları tahmin etmek için yapılmaktadır.Bu üç uygulama sonucunda YSA ile yapılan tahminler çoklu regresyon yöntemine göre daha iyi sonuçlar vermektedir. İlk uygulamada YSA LOG için R-Kare dağılımı 0.914, YSA TAN için R-Kare dağılımı 0.928 ve ÇDRÇ için R-Kare dağılımı 0.560 elde edilmektedir. İkinci uygulamada YSA LOG için R-Kare dağılımı 0.991, YSA TAN için R-Kare dağılımı 0.970 ve ÇDRÇ için R-Kare dağılımı 0.946 elde edilmektedir. Üçüncü uygulamada YSA LOG için R-Kare dağılımı 0.942, YSA TAN için R-Kare dağılımı 0.953, ÇDRÇ için R-Kare dağılımı 0.922 elde edilmektedir.Yapılan çalışmada yolculuk yaratımını etkileyen üç değişken birlikte değerlendirilmektedir. Değişken sayısını arttırarak çalışmayı geliştirmek mümkündür.

Özet (Çeviri)

There are multiple variables that affect trip generation. As well as the effects of these variables may be individually, they may be effective all together. The aim of this study is to modelling the trip generation with Artificial Neural Networks (ANN) by using the numbers of population, gross domestic product and registered cars from these variables influencing the trip generation and to compare with the regression results.Due to the fact that there are many uncertainties affecting trip generation, works have been carried out with the method of ANN and benefitted from MATLAB programme.The research has been carried out to modelling the trip generations to occur on state highways in 81 provinces for the year of 2009 by using 2007-2008 data, in 8 chosen provinces for the year of 2009 by using 2007-2008 data and in 8 provinces by using 2009 data.As a result of these three applications, the estimations by ANN have given better results comparing to classic regression method. In the first application R-square distribution of 0.914 for ANN LOG, R-square distribution of 0.928 for ANN TAN and R-square distribution of 0.560 for MRA have been obtained. In the second application R-square distribution of 0.991 for ANN LOG, R-square distribution of 0.970 for ANN TAN and R-square distribution of 0.946 for MRA have been obtained. In the third application application R-square distribution of 0.942 for ANN LOG, R-square distribution of 0.953 for ANN TAN and R-square distribution of 0.922 for MRA have been obtained.Three variables influencing the trip generation have been evaluated together in the research carried out. It is possible to develop the research by increasing the number of variables.

Benzer Tezler

  1. Kur'ân-ı Kerim'de yaratılışın birliği

    Başlık çevirisi yok

    MERVE AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    DinDicle Üniversitesi

    Temel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH TEMİZKAN

  2. Yolculuk talep yöntemi ve bu yaklaşımların Ankara Çayyolu koridorundaki uygulama önerileri

    Başlık çevirisi yok

    FİRUZE ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    TrafikGazi Üniversitesi

    Trafik Planlaması ve Uygulaması Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT ELKER

  3. Emergence of transportation network companies: An analysis of urban mobility, regulation and future role in urban mobility ecosystem

    Yolculuk satış uygulamalarının gelişimi: Kent içi ulaşım, yasal yapı ve gelecek ulaşım ekosistemindeki yeri açısından incelenmesi

    KAAN YILDIZGÖZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ulaşımİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Şehircilik ve Kentsel Dönüşüm Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK

  4. Yolculuk filmlerinin karakterler üzerinde yakınlaştırma etkisi bağlamında Gökkuşağı uzun metraj film senaryosu

    The effect of getting closer to each other on characters at road films and to see this effect on the script of film Rainbow

    ABDURRAHMAN ÖNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Radyo-TelevizyonKadir Has Üniversitesi

    Sinema Televizyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİS BEHLİL

  5. Yolculuk üretim modellerinin hanehalkı karakteristiklerine göre geleneksel istatistiki yöntemler ve yapay sinir ağları ile karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis with traditional statistical methods and artificial neural networks of trip generation models according to households characteristics

    NURİYE KABAKUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    UlaşımAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TORTUM