Geri Dön

Travel time estimation and prediction in closed toll highways

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 401931
  2. Yazar: MEHMET YILDIRIMOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. KAAN ÖZBAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Halkla İlişkiler, Matematik, Mühendislik Bilimleri, Public Relations, Mathematics, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Rutgers, The State University of New Jersey-New Brunswick Campus
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Real-time estimates of traffic conditions are valuable information needed by operators of transportation facilities as well as travelers. This study aims to provide accurate travel time estimates using data collected by the electronic toll collection system instead of sensors and AVI readers specifically deployed for traffic monitoring. This dual use of toll readers for travel time estimation can be an attractive approach since it eliminates additional costs of deploying and maintaining sensors. However, this approach can present an important challenge in terms of accuracy of the estimates because readers are not located on the main roadway, but instead on the ramps, and the demand level associated with particular OD pairs is not always enough to obtain accurate average travel times. Therefore, two estimation methods based on universal kriging and mathematical programming are proposed to estimate single section travel times using vast amount of available data from the electronic toll collection system of NJ Turnpike. To be valuable, travel time information must be updated continuously in real-time to provide not only estimates of current traffic conditions but also future projections. Time series models are commonly used in transportation area to obtain future traffic states. This thesis compares the prediction performance of a parametric model, ARIMA, a recently developed non-parametric model, SVR, a commonly used non-parametric model, ANN, and tests their performances under both typical and atypical traffic conditions.

Benzer Tezler

  1. Kablosuz heterojen ağlarda dikey el değiştirme kararının optimizasyonu

    Optimization of vertical handover decision in wireless heterogeneous networks

    UTKU ÖZMAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  2. Analitik hiyerarşi prosesi ve mekansal enterpolasyon yöntemlerinin yolculuk talebi belirleme yaklaşımı olarak kullanılabilirliğinin incelenmesi

    Investigation of the use of analytical hierarchy process and spatial interpolation methods as a travel demand forecasting approach

    BİLGE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI

  3. İstanbul otel pazarı Mecidiyeköy merkezi iş alanı otel yatırım potansiyelinin değerlendirilmesi

    Istanbul hotel market evaluation of hotel investment potential in Mecidiyeköy central business district

    NİL ATAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FUNDA YİRMİBEŞOĞLU

  4. Saçılmış yüzey dalgalarının sismik interferometrisi ile saçıcı konumunun belirlenmesi.

    Estimating the location of the scatterer by seismic interferometry of scattered surface waves.

    UTKU HARMANKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE KAŞLILAR

  5. An intelligent overtaking assistant for autonomous racing cars

    Otonom yarış araçları için bir akıllı sollama asistanı

    ERSİN ARMAĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR