Modeling and evaluation of incident detection algorithms
Kaza-olay tespit algoritmalarının modellenmesi ve değerlendirilmesi
- Tez No: 297836
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Trafik, Traffic
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 211
Özet
Trafik sıkısıklıkları stanbul için gittikçe büyüyen bir problem olmaktadır.Akıllı Ulasım Sistemleri (AUS) uygulamaları tekrarlanan ve aniden olusan trafiksıkısıklıklarına baglı olusan gecikmeleri azaltmayı amaçlamaktadır. Ani olusan trafiksıkısıklarına örnek olarak, kaza-olaylar, araç arızaları ve diger beklenmeyen olaylartrafigi kontrol altına almak ve olagan durumuna döndürebilmek için erken dikkateihtiyaç duymaktadır. Bu sebeple, kaza-olayların olumsuz etkilerini azaltmada önemlibir araçtır. Erken ve dogru kaza-olay tespiti, kaza-olayları tespit eden otomatik kazaolaytespit algoritmaları tarafından gerçeklestirilir. Bu çalısma, farklı mevcut kazaolaytespit algoritmalarının performanslarını degerlendirmektedir. Öncelikli olarak,California, Minnesota, Normal Standard Sapma algoritmaları ve Kohnert Prensibinidaha önceki bir çalısmada olusturulan iki seritli trafik akımının mikroskopik modeli(BUTSIM, Bogaziçi Üniversitesi Trafik Simülatörü) ile test edilmistir. California veMinnesota algoritmaları basarılı sonuçlar verirken, Normal Standard Sapmaalgoritması ve Kohnert Prensibi etkili bir performans gösterememistir. California,Minnesota ve Normal Standard Sapma algoritmaları D100 yolu üzerinde testedilmistir. Seçilen D100 güzergahı PARAMICS trafik mikrosimülasyon yazılımıyardımıyla modellenmistir. Algoritmalar daha önceki bir çalısmada olusturulan APIdosyaları ile test edilmistir. California ve Minnesota algoritmaları tasarlanan modelüzerinde yine basarılı olmustur. Buna ek olarak, Trafik Kontrol Merkezi ve ISBAKtarafından yürütülen Serit yönetim sistemleri analiz edilmistir. Bu sistem D100 yoluüzerinde hız degisimlerini kontrol etmek ve diger sürücülere yol durumu ve meydanagelen kaza-olayları haber vermek amacıyla uygulanmıstır. Serit yönetimsistemlerinin, tek-serit kaza-olay durumu altında performansı degerlendirilmistir.Serit yönetim sistemlerinin, uygun uyumluluk oranlarıyla hızları yükselttigi veyolculuk zamanları düsürdügü hesaplanmıstır.
Özet (Çeviri)
Traffic congestion is a growing problem for Istanbul. The application ofIntelligent Transportation System (ITS) is aimed at reducing traffic delays due torecurrent and non-recurrent congestions. The non-recurrent congestions such asincidents, vehicle breakdowns or other unexpected events need timely attention tocontrol the traffic and to turn back to its usual condition. For this reason, incidentdetection can be seen as a significant tool in minimizing the negative effects ofincidents. Timely and accurate incident detection is implemented through theautomated incident detection (AID) algorithms, which detect incidents from trafficdata. This study aims to investigate the performance of several existing incidentdetection algorithms on the D-100 Highway. For preliminary analysis, the California,Minnesota, Standard Normal Deviate (SND) algorithms are tested using theBUTSIM (Bogazici University Traffic Simulator) two-lane microscopic traffic flowsimulator. While the test results for California and Minnesota are found acceptable,the SND algorithm and Kohnert Principle does not give efficient performance. Theselected part of the D-100 Highway is modeled using PARAMICS, trafficmicrosimulation software. The California, Minnesota and SND algorithms are alsotested in this model using API files created in another study. The California andMinnesota algorithms give an efficient performance. Furthermore, Lane ControlSigns (LCS) are analyzed which are employed by TCC (Traffic Control Center) andISBAK A.S. (Istanbul Transportation, Communication and Security TechnologiesCo.). The system is implemented to control the speed variations in D-100 Highwayand inform drivers about the road conditions such as weather or incident. Theeffectiveness of LCS system under single-blocked-lane incident is evaluated throughPARAMICS simulation experiments. It is found that the LCS system can reduces thetravel times and increases link speeds with an appropriate compliance rate.
Benzer Tezler
- Öznitelik tabanlı oltalama tespit sistemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile değerlendirmesi
Evaluation of attribute based phishing detection systems with machine learning methods
SELAHATTİN ALİYAZICIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBU YUSUF GÜVEN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile yangın verilerinin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of fire data using machine learning methods
ZEYNEP NAZLI ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İlk ve Acil YardımSakarya ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYTULLAH EREN
- A surveillance and security alert system based on real-time motion detection to protect secret and vital places
Kritik önemdeki yerleri korumak için gerçek zamanlı hareket algılamaya dayalı bir gözetim ve güvenlik uyarı sistemi
AHMED SHAHAB AHMED AL-SLEMANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ZENGİN
- Comparison of methods of privacy-preserving classification based on machine learning algorithms for intrusion detection
İzinsiz giriş tespiti için makine öğrenmesi algoritmalarına dayalı gizliliği koruyan sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması
CEREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAY SAVAŞ
- Elektrik güç sistemlerinde ferrorezonans analizi yapay zeka tabanlı tespit ve matlab simülasyonu
Ferroresonance analysis in electric power systems artificial intelligence based detection and matlab simulation
FATİH SALİHOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU