Trafik uygulamalarında veri analitiği ve optimizasyon
Data analytics and optimization in traffic applications
- Tez No: 619700
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Ulaşım, toplumdaki tüm insanların vazgeçilmez ihtiyacıdır. Yaya ya da araç ile şehir içi ya da şehir dışı seyahat etmek, nüfus ve araç sayısı artışı sebebiyle gün geçtikçe zorlaşmaktadır. Ulaşım sebebiyle kaybedilen zamanın yol açtığı maddi ve manevi maliyet katlanılması güç bir hale gelmektedir. Trafik sıkışıklığı, ihlaller ve kazalar sebebiyle ortaya çıkan trafik stresi, birçok insanın iş ve ev yaşantısına da olumsuz bir zemin oluşturmaktadır; hatta trafik stresinin çalışanların verimliliğini düşürdüğü bile düşünülmektedir. Trafikte yaşanan zaman kaybı sebebiyle ortaya çıkan maliyetin boyutu ise oldukça yüksektir. Bu zararlardan korunmak ve şiddetlerini azaltmak için trafikte optimal rotaların seçilmesi, trafik darboğazlarının belirlenmesi, performans ölçümü, kaza analizi vb. konularda optimizasyon, simülasyon ve tahmin çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmada trafik ile ilgili yaşanan sorunlar için veri analitiği temelli çalışmalar yapılmıştır. Çalışmada bir zaman serisi olarak ele alınan trafik akışının tahminlemesi için Yapay Sinir Ağı temelli özgün ve melez bir model önerilmiştir. Önerilen melez algoritma çok bilinen zaman serisi tahminleme yöntemleri ile karşılaştırıldığında oldukça başarılı tahminler elde edildiği görülmüştür. Bunun yanı sıra, Eskişehir'de yaşanan kazaların analizi yapılmış, olasılık dağılımları belirlenmiş ve kaza tahmini için veri madenciliği yöntemlerinden faydalanılmıştır. Tahminlerden ve elde edilen olasılık dağılımlarından faydalanarak, belirsiz ve dinamik olan trafik ağlarında en kısa süren rotayı çevrimdışı olarak belirlemek için Markov Karar Süreci temelli bir dinamik programlama yaklaşımı uygulanmıştır. Uygulanan bütünsel yaklaşım, üretilen problemler üzerinden test edildiğinde deterministik yaklaşıma göre daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Transportation is an indispensable need of all people in society. It is becoming more and more difficult to travel by foot or by car in or out of the city due to the increase in population and number of vehicles. The material and moral costs caused by the time lost due to transportation become difficult to bear. Traffic stress due to traffic congestion, violations and accidents also create a negative ground for many people's business and domestic life; even traffic stress is thought to reduce employee productivity. Therefore, the size of the cost due to the loss of time in traffic is quite high. To prevent and reduce the severity of these damages, optimization, simulation, and prediction studies are carried out for finding optimal routes in traffic, identifying traffic bottlenecks, analyzing accidents, etc. In this study, data analytical studies are conducted for the problems related to traffic. Firstly, a novel and hybrid model based on Artificial Neural Network is proposed for forecasting the traffic flow which is considered as a time series. Compared with the well-known time series forecasting methods, the proposed hybrid algorithm is found to be more successful. In addition, the accidents in Eskisehir are analyzed, probability distributions of these accidents are determined and data mining methods are used for accident prediction. Lastly, a dynamic programming approach based on the Markov Decision Process is used to determine the shortest route offline in uncertain and dynamic traffic networks by making use of forecasts and obtained probability distributions. When the applied holistic approach is tested on the generated problems, better results are obtained than the deterministic approach.
Benzer Tezler
- Adaptive optimization of EDCA parameters for qos in multimedia applications
Çoklu ortam uygulamalarında servis kalitesi için EDCA parametrelerinin optimizasyonu
ALPARSLAN MUSTAFA ÇİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKAR
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Design of a microprocessor-based embedded fault diagnostic system and an FPGA-based improvement proposal
Mikroişlemci tabanlı bir gömülü tanı sistemi tasarımı ve FPGA tabanlı bir optimizasyon önerisi
ONUR BEKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- A multi-fidelity prediction framework with convolutional neural networks using high-dimensional data
Yüksek boyutlu veriler ile çok-doğruluklu evrişimsel sinir ağı tabanlı kestirim
HÜSEYİN EMRE TEKASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- Analytical models and cross-layer delay optimization for resource allocation of noma downlink systems
Aşağı yönlü noma sistemlerinde kaynak tahsisi için analitik modeller ve katmanlar arası etkileşimli gecikme optimizasyonu
ÖMER FARUK GEMİCİ
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
DR. İBRAHİM HÖKELEK
- Investigation of asset management practices in airports
Havalimanlarında varlık yönetimi uygulamalarının incelenmesi
CEMİL CAN UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN