Geri Dön

Yapay zekâ teknikleri kullanılarak sinyalize kavşaklarda gecikme modelleri

Delay models using artificial intelligence techniques at signalized intersections

PDF İndir

  1. Tez No: 430039
  2. Yazar: ERSİN KORKMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ PAYIDAR AKGÜNGÖR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 119

Özet

Yapay Zekâ Teknikleri Kullanılarak Sinyalize Kavşaklarda Gecikme Modelleri isimli yüksek lisans tezinde; Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) ve Yapay Arı Kolonisi Algoritmasının (YAKA) ulaştırma mühendisliği problemlerinden birisi olan gecikme hesabı üzerinde uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, Corsim simülasyon programı üzerinde dört kollu bir kavşak oluşturulup, bu kavşağa ait farklı trafik durumları için 750 adet gecikme değerleri elde edilerek girdi parametre değerleri bulunmuştur. Gecikme üzerinde en çok etkili olan parametrelerden devre süresi (C), yeşil süre (g), hacim (v), doygunluk akımı (s) ve periyod (T) bu çalışmada kullanılmıştır. Dört farklı formda (doğrusal, yarı kuadratik, kuadratik ve kuvvet) gecikme modeli ortaya konup, bu modellerin optimizasyonu DGA ve YAKA'ya göre gerçekleştirilmiştir. Elde edilen modellerin performansları analitik yöntemlerden Highway Capacity Manual (HCM) ve Avustralya modelleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları grafiksel olarak bulgular ve değerlendirme bölümünde detaylı olarak verilmiş ve yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, named as Delay Models Using Artificial Intelligence Techniques at Signalized Intersections; an application of Differential Evolution Algorithm (DEA) and Artificial Bee Colony Algorithm (ABCA) on delay estimation which is one of the transportation problems was performed. For this purpose, a four-leg intersection was created on Corsim simulation program and 750 delay values for different traffic situations on this intersection were obtained as input parameters. The most influential parameters on delay which are the cycle time (C), the green time (g), volüme (v), saturation flow (s) and period (T) were used in this study. Four different forms for delay models (linear, semi quadratic, quadratic and power) were proposed and the optimization of these models were performed according to DEA and ABC. The performances of proposed models were compared with HCM and Australian analytical models. Comparison results are graphically presented in the findings and evaluation section. Results were interpreted also.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    596107

    İzole sinyalize kavşaklarda yapay zekâ teknikleri ile trafik sinyal kontrolü ve optimizasyonu

    Optimization and control of traffic signal with artificial intelligence techniques at isolated signalized intersections

    ERSİN KORKMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    UlaşımKırıkkale Üniversitesi

    İnşaat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ PAYIDAR AKGÜNGÖR

  2. Tez No

    155651

    Sinyalize kavşaklarındaki gecikme tahmininde yapay zeka yöntemi ile farklı yöntemlerin karşılaştırılması

    The comparison of different methods with procedure of artificial intelligence for delay estimation at the signalized intersections

    AHMET ATALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MAHİR GÖKDAĞ

  3. Tez No

    644114

    Uçak bakım periyotları ve arıza sayılarının yapay zeka teknikleri kullanılarak tahmini

    Predicting aircraft maintenance periods and failure counts through artificial intelligence techniques

    KADİR ÇELİKMIH

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN UĞUZ

  4. Tez No

    692595

    Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques

    Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması

    RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  5. Tez No

    373666

    Elektrookulogram (EOG) sinyalinin incelenmesi ve yapay zekâ teknikleri ile modellenmesi

    Analyzing elektrooculogram signal (EOG) and modelling by the artifical inteligience methods

    HANDE ERKAYMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT ÖZER

    YRD. DOÇ. DR. İLHAMİ MUHARREM ORAK

Geri Dön