Geri Dön

Strategic analysis of smart city model and smart transportation with hesitant fuzzy MCDM

Kararsız bulanık ÇKKV yöntemleri ile akıllı şehirlerin ve akıllı ulaşımın stratejik analizi

  1. Tez No: 522115
  2. Yazar: ESİN MUKUL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

Hızla büyüyen nüfus ve kırsal alanlardan kentsel alanlara göç, şehirlerin sorunları üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu sorunlar sadece şehirlerdeki ekonomik ve sosyal hayatı olumsuz yönde etkilemek ile kalmayıp aynı zamanda şehir sakinlerinin yaşam kalitesini de bozmaktadır. Akıllı şehir, kentsel sorunların rasyonel çözümünde önemli potansiyele sahip yeni bir yaklaşım olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu yaklaşım, kentsel varlıkların ve kaynakların bilgi teknolojileri kullanılarak entegre bir şekilde yönetilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada, ana boyut ve bileşenlerden oluşan kapsamlı bir akıllı şehir modeli sunularak bu modelin stratejik analizinin yapılması amaçlanmıştır. İki aşamadan oluşan çalışmada akıllı şehirlerin analizi yapılırken ve akıllı ulaşım stratejisi belirlenirken bilginin belirsiz olması durumunda kararsız bulanık çok kriterli karar verme (ÇKKV) yaklaşımı kullanılmaktadır. Bu sayede, karar verici konumundaki uzmanlar fikirlerini dilsel ifadeler ile daha rahat ve net bir şekilde ifade edebilmekte ve böylece belirsizliğin üstesinden daha iyi gelinmektedir. Çalışmanın ilk aşamasında, akıllı şehir bileşenlerinin önem dereceleri kararsız bulanık dilsel SAW (Simple Additive Weighting) yöntemi ile ağırlıklandırılmıştır. Ardından modelin ana boyutları ve bileşenleri arasındaki ilişki matrisi uzman görüşleri ile oluşturulmuş ve kararsız bulanık dilsel metot kullanılarak modelin en önemli olan boyutu“akıllı ulaşım”olarak belirlenmiştir. İkinci aşamada, sunulan metodolojiyi uygulamak için vaka çalışması olarak İstanbul'da akıllı ulaşımın SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) faktörleri belirlenmiştir. Faktörlerin önem derecelerini saptamak için kararsız bulanık dilsel Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) yöntemi kullanılmıştır. Daha sonra, en önemli SWOT faktörleri dikkate alınarak daha etkin bir akıllı ulaşım stratejisi belirlemek için kararsız bulanık dilsel CODAS (Combinative Distance-based Assessment) uygulanmış ve kararsız bulanık dilsel COPRAS (Complex Proportional Assessment) ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Rapidly growing population and migration from rural areas to urban space have considerable impact on the problems of cities. These problems not only affect the economic and social life in the cities negatively but also they deteriorate the life quality of inhabitants. Smart city emerges as a new approach with significant potential in the rational solution of urban problems. This approach ensures that urban entities and resources be managed using Information Technology. In this study, it is aimed to make a strategic analysis of proposed smart city model consisting main dimension and components. In a two-stage study, the hesitant fuzzy linguistic (HFL) multi-criteria decision making (MCDM) approach is used when information nature is uncertain. Furthermore, decision makers (DMs) can express their opinions more comfortable with words and this MCDM approach overcomes the uncertainty. In the first phase, the importance degrees of the smart city components are weighted by the HFL Simple Additive Weighting (SAW) method. Relationship matrix between main dimensions and components is constructed by collecting linguistic data from DMs and the most appropriate main dimension is obtained as smart transportation dimension. In the second phase, Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats (SWOT) factors of smart transportation in Istanbul are determined with literature review and expert opinions. HFL Analytic Hierarchy Process (AHP) method is used to define the importance degree of the factors. Then, HFL Combinative Distance-based Assessment (CODAS) method is used to determine the most appropriate strategy for smart transportation and results are compared with HFL Complex Proportional Assessment (COPRAS) method.

Benzer Tezler

  1. Sürdürülebilir kentleşme endeks modeli önerisi: İstanbul örneği

    Sustainable urbanization index model proposal: The Istanbul case

    CEM AYIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE AYATAÇ

    DOÇ. DR. BEGÜM SERTYEŞİLIŞIK

  2. An integrated decision support system for electrification of public buses

    Toplu taşıma otobüslerinin elektriksel dönüşümüne yönelik bir entegre karar destek sistemi

    RUCHAN DENİZ ÖZGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEZİR AYDIN

    DR. İBRAHİM MURAT TURHAN

  3. Coğrafı̇ bı̇lgı̇ teknolojı̇lerı̇ ı̇le akıllı şehı̇r tasarımı

    Designing geographic information system framework for smart cities

    ABDULLAH SAİD TÜRKSEVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  4. Uzaktan çalışmanın seyahat davranışları üzerindeki etkileri: İstanbul-Kocaeli-Tekirdağ Kent-Bölgesi örneği

    The effects of telecommuting on travel behavior: The case of İstanbul-Kocaeli̇-Teki̇rdağ City-Region

    MUHAMMED İSMAİL KAP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER

    DOÇ. DR. MUHAMMED ZİYA PAKÖZ

  5. Enabling adaptive road lighting through lighting class prediction with real time and historical data

    Gerçek zamanlı ve geçmiş veriye dayanan aydınlatma sınıfı tahmini ile uyarlanabilir yol aydınlatmasının sağlanması

    HASAN MERT TOKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN