Geri Dön

Freight trip generation in urban areas

Kentsel alanlarda yük aracı seyahati üretimi

  1. Tez No: 409222
  2. Yazar: GÜRKAN GÜNAY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR, PROF. DR. GÖKMEN ERGÜN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ulaşım, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 185

Özet

Yük taşımacılığı planlaması ve modellemesi, özellikle de yük aracı seyahati üretimi (YASÜ), yolcu taşımacılığndaki muadillerine göre yeterince incelenmemiştir. YASÜ, yolcu seyahati üretimindekinden farklıdır ve kuruluşlarda alınan lojistik konusundaki kararlardan etkilenir. Dolayısıyla, bu araştırmanın esas amacı YASÜ modellerini geliştirmek olmuştur. Yapılan bu çalışmada kullanılan veriler, Kocaeli Lojistik Master Planı'nda toplanan verilerdendir. Kocaeli, 2013 itibarı ile 1,676,202'lik nüfusuyla ve barındırdığı yaklaşık 2200 işletmeyle Türkiye'nin enönemli sanayi şehirlerinden birisidir. İlk olarak yapılan faktör analizine göre römorklu yük araçlarının (TIR) YASÜ'sü, kamyon ve kamyonetlerinkine göre farklı olarak bulundu. Kamyon ve kamyonetlerin YASÜ'lerinin ise benzer oldukları saptandı. Daha sonra bu araç grupları için, benzer YASÜ gösteren lojistik odak türleri Kovaryans Analizi ve ilgili post hoc testleri ile gruplandı. Ardından, her grubun bütününü ele alan havuz regresyon modelleri ile her gruptaki lojistik odak türleri için ayrı regresyon modelleri hazırlandı. Gruplar için,“pazar segmentasyonu analizi”ile grup içindeki lojistik odakların ayrı şekilde incelenmesinin havuz modellerine göre bir iyileştirme sağlamadığı hipotezi istatistiksel testlerle sınandı. Bu analizler, gruplardan biri hariç her grup için havuz modeli kullanmanın yeterli olduğunu göstermiştir. Daha sonra, içinde yük aracı seyahati üretmeyen işletmelerin en fazla olduğu gruplardaki YASÜ modellemesi için“koşul modeli”adı verilen bir model geliştirildi. Bu model, bu gruplara ait regresyon modelleri ile kıyaslandı. Sonuç olarak, lojistik odak türlerini benzer YASÜ'lere göre gruplandırmanın mümkün olduğu bulundu. Önerilen“koşul modeli”, TIR seyahatleri için regresyon modellerine göre ortalama hata kareleri kökünde % 29.58, ortalama mutlak hatada % 23.57 azalma sağladı. Son olarak, gelecekte yapılabilecek çalışmalar için önerilerde bulunuldu.

Özet (Çeviri)

Freight transportation planning and modeling in general, and Freight Trip Generation (FTG) in particular, is an area that is not covered as widely as passenger transportation. FTG mechanisms are different from passenger trip generation mechanisms, and they are driven by logistical decisions of establishments. So, the main goal of this research was to improve the understanding of FTG mechanisms and modeling in urban areas. The data for the study was obtained from Kocaeli Logistics Master Plan. Kocaeli is one of the largest industrial cities in Turkey with a population of 1,676,202 as of 2013 and has approximately 2200 industrial establishments. A preliminary factor analysis showed that FTG of TIRs is different from trucks and vans; with the latter two types are similar to each other. It was followed by segmentation of the similar logistical site types according to their FTG characteristics for each vehicle set using Analysis of Covariance (ANCOVA) and its associated post hoc tests. Then, regression models were built for the whole segment (called the pooled model) and for each logistical site included in the segment separately, and statistical tests were performed to test the null hypothesis that the segmentation does not improve the fit, thus the pooled model is sufficient. This procedure was named“market segmentation analysis”. These analyses showed that the pooled model was sufficient for almost all the segments except one segment of truck and van trips. Following this, the segments with most zero-trip generators were modeled using a new approach which is called“conditional model”and compared with simple regression models of the segments. The results indicated that fi rstly, it was possible to group the similar logistical site types in terms of FTG patterns. Secondly, for TIR trips, the proposed“conditional model”showed an improvement over the common regression modeling approach; with reductions in RMSE and MAE of 29.58 % and 23.57 %, respectively. Finally, some recommendations were made for future research in this area.

Benzer Tezler

  1. Elektrikli araçların şehir içi yük taşımacılığında kullanımı

    The adoption of electric vehicles in urban freight transportation

    ŞÜKRÜ İMRE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DİLAY ÇELEBİ

  2. Modeling of freight transportation on Turkish highways

    Türkiye kara yolları üzerinde yük taşımacılığının modellenmesi

    LEYLA ÜNAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    UlaşımOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ TÜREL

    PROF. DR. AYHAN İNAL

  3. Modeling truck traffic in Turkey

    Türkiye'de kamyon trafiğinin modellenmesi

    MUHAMMAD FAYYAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    TrafikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HEDİYE TÜYDEŞ YAMAN

    DR. MURAT ÖZEN

  4. Türkiye şehirlerarası demiryolu ağında yük taşıma karakterizasyonu

    Intercity freight transportation characterization on Turkish railway network

    SAMET DOĞRUER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HİKMET BAYIRTEPE

  5. Konteyner gemilerin yatırım analizi

    Başlık çevirisi yok

    NEDİM SUKAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. YÜCEL ODABAŞI