Otobüs ile toplu taşımanın düzenlenmesine yönelik bir karar destek sistemi önerisi
A decision support system proposal for organizing public bus transportation
- Tez No: 480580
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hücresel yapay sinir ağları, Çok boyutlu tahmin modeli, Cellular artificial neural networks, Multidimensional forecasting methods
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ulaşım ağları içerisindeki önemi gittikçe artan toplu ulaşım hizmeti, şehir içi ulaşımda ilk tercih edilen seçenek olmakta ve bu seçeneğe yönelik talep günden güne artmaktadır. Özellikle büyükşehirlerdeki nüfusun artmasına oranla, bu talep hem yükselmekte hem de hizmetten beklenen kalite artmaktadır. Toplu ulaşım hizmetindeki her bir durak/istasyon ve güzergâh için talebin bilinmesi, ilgili kurumlar ve şirketler için strateji belirleme ve altyapı oluşturma için büyük bir avantaj sağlayacaktır. Bu çalışmada yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak İstanbul ilinin ikisi Anadolu yakasından ikisi de Avrupa yakasından olmak üzere belirlenen dört durağa yönelik, aylık yolcu sayılarının tahmin edilmesi gerçekleştirilmiş ve elde edilen tahminlerin güvenirliği değerlendirilmiştir. Çalışma için oluşturulan veritabanı ile her bir durakta taşıtlara binen yolcu bilgileri İETT'den, hava durumu bilgileri Metoroloji Genel Müdürlüğü'nden temin edilmiştir. Ayrıca bayram, seçim ve resmi tatil verileri de toplanmıştır. Tüm bu veriler ışığında toplu taşımanın kendi dinamiklerinden hareketle tahminleme yapılmıştır. Tahminlemede yöntem olarak geri yayılımlı yapay sinir ağları modeli kullanılmış ve farklı iç katman sayılarında denemeler yapılmıştır. Duraklar için ortalama mutlak hatalar 6.08, 6.17, 7.19, 8.80 olarak bulunmuştur. Ayrıca toplam 32 yolcu ve 16 şoför ile de nitel görüşmeler yapılmış ve katılımcılara hatların yoğun olup olmadığı, yoğunluğun sebebi ve yoğunluğa yönelik çözüm önerileri araştırılmıştır. Araştırma sonucunda hatların yoğun olmasına bölge nüfusunun yoğunluğu, trafik yoğunluğu, araç yetersizliği gibi etkenler sebep olarak gösterilirken çözüm olarak ek seferlerin koyulması, araçlara özel yol tahsis edilmesi, metro sistemlerinin geliştirilmesi ve güzergahtaki hatların arttırılması belirtilmiştir. Tüm bu veriler ile birlikte geliştirilen karar destek sistemi ile duraktan geçen hatlara yönelik öneriler sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Increasing public transport services in transportation networks are becoming the first choice in urban transport and demand for this option is increasing day by day. Compared to the increase in the population in the metropolitan areas, this demand is both rising and the quality expected from the service is increasing. Knowing the demand for each stop / station and route in the public transportation service will provide a great advantage for strategy setting and infrastructure building for the relevant institutions and companies. In this study, by using artificial neural networks method, monthly passenger numbers were estimated for four determined stanzas, two from Istanbul and one from Europe, and the reliability of the obtained estimates was evaluated. The database prepared for the study and the passenger information on each dutiable vehicle were obtained from IETT, weather information from the General Directorate of Metorology. In addition, holidays, elections and official holidays were collected. All these data are estimated from the dynamics of public transport. The back propagation artificial neural network model was used as the estimation method and experiments were performed on different inner layer numbers. The average absolute errors for stops are 6.08, 6.17, 7.19, 8.80. In addition, a total of 32 passengers and 16 drivers were interviewed qualitatively and the suggestion of solution for the intensity and intensity of the attendance lines was investigated. As a result of the research, it is indicated that the lines are concentrated due to the density of the population of the region, traffic density, vehicle insufficiency, etc. It is stated that the solution is to add additional routes, allocate special roads for the vehicles, improve the subway systems and increase the lines in the route. The decision support system developed together with all these data has been presented with suggestions for durable lines.
Benzer Tezler
- Avrupa Topluluğu'nda ulaştırma sektöründe yaşanan sıkıntılar ve üçüncü dünya ülkelerinin uyum sorunları, Türkiye örneği
Başlık çevirisi yok
ÖMER CAN KURTULDU
- Şehir içi toplu taşıma planlamasında akıllı kart veri madenciliği ile sefer sıklığı optimizasyonu
Optimization of headway with smart card data mining in urban public transportation planning
BEDRETTİN TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
İşletmeManisa Celal Bayar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA GERŞİL
- Sakarya'da tramvay ve otobüs hatlarının entegrasyonu üzerine bir analiz: Toplu taşımanın ekonomik ve çevresel kazanımları
An analysis on the integration of tram and bus lines in Sakarya: Economic and environmental gains of public transportation
YAVUZ HALİMERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
UlaşımSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKADİR ÖZDEN
- Yerel yönetimlerde toplu taşımanın yeri, Edirne örneği
Evaluation of public tranport roles and responsibilities of local governments with special reference to the case of Edirne
ERDAL UYGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
UlaşımBahçeşehir ÜniversitesiUlaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PELİN ALPKÖKİN
- Kentiçi otobüs toplu taşıma sistemlerinde önceliklendirme için model geliştirilmesi
Pri̇ori̇ti̇zati̇on and model development for urban bus publi̇c transportati̇on systems
JAWID SHAHMARDAN QUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
UlaşımPamukkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SONER HALDENBİLEN