A genetic-fuzzy system modeling of trip distribution
Bir genetik-bulanık sistem önerisi ile seyahat dağılımı modellemesi
- Tez No: 276951
- Danışmanlar: DOÇ. DR. H. MURAT ÇELİK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ulaşım, Şehircilik ve Bölge Planlama, Transportation, Urban and Regional Planning
- Anahtar Kelimeler: Bulanık modelleme, Genetik algoritmalar, Ulaşım, Yolculuk talep yönetimi, Fuzzy modelling, Genetic algorithms, Transportation, Travel demand management
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Şehir Planlama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Geçmişten günümüze, seyahat dağılım modelleri, ulaşım talep analizinin en aktif kısımlarından biri olagelmiştir. Son yıllarda, hesaplamalı zeka tabanlı tekniklerin kullanımı, klasik seyahat dağılımı problemine yeni ve etkin çözümler getirmiştir. Bulanık Kural Tabanlı Sistemler (BKTS) ve Genetik Bulanık Tabanlı Sistemler (GBKTS: bulanık kural tabanının genetik algoritmalar yardımıyla öğrenildiği ya da iyileştirildiği sistemler) bu yeni yaklaşımlardan ikisidir. Ancak, bu iki yaklaşımın seyahat dağılımı modellemesindeki potansiyelleri bugüne kadar gerçek anlamda ortaya konamamıştır. Bu çalışmada, kentsel seyahat dağılımı problemine bu iki yaklaşımın potansiyel uygulanabilirliği araştırılmaktadır. Bu amaçla öncelikle, İstanbul sehir-içi seyahat dağılımını modellemek üzere basit bir BKTS ve orijinal bir GKBS tasarlanmıştır. Daha sonra tasarlanan bu modellerin doğruluğu, uygulanabilirliği ve genellenebilirliği gibi özellikleri, yaygın olarak kullanılan gravite ve sinir ağları tabanlı seyahat dağılımı modelleri ile kıyaslanmıştır. Çalışma ile ulaşılan sonuçları özetlemek gerekirse: i) klasik çift-kısıtlı gravite modelleri halen basit ve etkin modellerdir; ii) sinir ağı tabanlı modeller, üretim-çekim kısıtlarının yerine getirilmesi söz konusu olduğunda beklenen performansı göstermeyebilmektedir; iii) gözlemlerden ve uzman deneyiminden öğrenen, basitçe tasarlanmış BKTS'ler, hem yorumlanabilir hem de seyahat değişimlerini tahminlemede oldukça başarılıdır. Bu durum veri seti geniş ve yer yer problemli olsa bile geçerlidir; iv) hesaplama veya modelleme zorlukları içerse de, bulanık kural sisteminin oluşturulmasında genetik algoritmaların kullanımı modelleme performansını ciddi ölçüde arttırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Trip distribution modelling is one of the most active parts of travel demand analysis. In recent years, use of soft computing techniques has introduced effective modelling approaches to the trip distribution problem. Fuzzy Rule-Based System (FRBS) and Genetic Fuzzy Rule-Based System (GFRBS: fuzzy system improved by a knowledge base learning process with genetic algorithms) modelling of trip distribution are two of these new approaches. However, much of the potential of these techniques has not been demonstrated so far. The present study explores the potential capabilities of these approaches in an urban trip distribution problem with some new features. For this purpose, a simple FRBS and a novel GFRBS were designed to model Istanbul intra-city passenger flows. Subsequently, their accuracy, applicability, and generalizability characteristics were evaluated against the well-known gravity and neural networks based trip distribution models. The overall results show that: i) traditional doubly constrained gravity models are still simple and efficient; ii) neural networks may not show expected performance when they are forced to satisfy production-attraction constraints; iii) simply-designed FRBSs, learning from observations and expertise, are both interpretable and efficient in forecasting trip interchanges even if the data is large and noisy; and iv) use of genetic algorithms in fuzzy rule base learning considerably increases modelling performance, although it brings additional computation costs.
Benzer Tezler
- Enhancing warehouse efficiency through geographic information system and genetic algorithm
Coğrafi bilgi sistemleri ve genetik algoritma ile depo verimliliğinin artırılması
ONUR YÜREKLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ENES ATİK
- A novel approach for the incipience of sediment entrainment in a wide range of flow conditions via experimentally driven geno-fuzzy inference system model
Deneysel veri tabanlı geliştirilen özgün genetik-fuzzy yöntemi ile akım şartlarının geniş aralığında sediment hareketinin başlangıcının araştırılması
HUSSEIN BIZIMANA
Doktora
İngilizce
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Doğrusal olmayan sistemlerin bulanık modellenmesi ve yeni bir genetik arama algoritması ile en iyi kontrolör tasarımı
Fuzzy modeling of nonlinear systems and determination of the optimal controller parameters using a new genetic algorithm
OSMAN KAAN EROL
Doktora
Türkçe
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. İBRAHİM EKSİN
- Doğal akarsularda taşınan askı maddesi konsantrasyonunun bulanık genetik yaklaşımı ile modellenmesi
Modeling of suspended sediment concentration carried in natural streams using fuzzy genetic approach
HALİL İBRAHİM FEDAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat MühendisliğiErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KİŞİ
- Akıllı sulama sistemi modellemesi ve tasarımı
Intelligent irrigation system modeling and design
MEHMET AKİF BÜLBÜL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK