Geri Dön

Bir yüksek hızlı tren hattında yolcu sayısı tahmin modelleri geliştirilmesi

Developing forecasting models for estimating the number of passengers on a high speed train line

  1. Tez No: 641414
  2. Yazar: BEYZA NUR ERTEM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KADİR ERTOĞRAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Talep tahmini, Çoklu doğrusal regresyon, Tren yolcu sayısı tahmini, Winters üstel düzeltme, Demand forecast, Multiple linear regression method, Passenger numbers forecast
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Doğru ve güvenilir talep tahminleri firmaların etkinliğini artırmasında önemli rol oynamaktadır. Her sektörde olduğu gibi gıda sektöründe de talep tahminleri konusu büyük önem arz etmektedir. Özellikle raf ömrü bir günlük olan gıdalarda fazla atık oluşmasını önlemek doğru sipariş tahminlerinin yapılması şarttır. Çalışmamızda Türkiye Cumhuriyeti Devlet Demir Yolları'nın alt yüklenicisi olarak çalışan, yüksek Hızlı Trenlere yemek servisi sağlayan bir firma için yemek siparişlerinde belirleyici olan yolcu sayılarının tahmini için bir yaklaşım geliştirilmiştir. İlk aşama olarak günlük sipariş sisteminin kurulması amaçlanmış ve firmanın 2016 ve 2019 yılları arasındaki verileri kullanılarak yüksek hızlı trenlerin Ankara-İstanbul, İstanbul-Ankara güzergâhı arası hareket eden trenlerinin“business plus”ve“ekonomi plus”vagonlarında seyahat eden yolcu sayılarının çoklu regresyon modeliyle tahmin edilme konusu çalışılmıştır. Yolcu sayılarının iyi tahmini günlük yemek siparişlerinin daha doğru yapılmasını sağlayacak ve firmanın finansal kazancına dönüşecektir. Çalışmamızda veri gruplama ve regresyon model değişkenlerinin seçimlerinin farklı şekilde yapılmasına dayalı olarak çok sayıda tahmin modeli denenmiştir. Denenen modeller arasından seçilen en iyi üçü için ortalama mutlak hata hesaplanarak sonuçta yolcu sayıları için oldukça etkin tahmin model alternatifleri geliştirilmiştir. İkinci aşamada ise yine aynı tren verileri kullanılarak haftalık yemek siparişinin verildiği durumlarda kullanılmak üzere haftalık yemek tüketim miktarlarının tahmini için Winters üstel düzeltme modeli üzerine çalışılmış ve tahminlerin güvenirliği mutlak hata ortalama yöntemi ile test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Correct and reliable order forecasting has an important role in increasing the efficiency of companies. Similar to other sectors, the demand forecasts are very important in Food industry. Especially in one day shelf life products, it is a must to make accurate order forecast and prevent food waste excess. In this study an approach is developed for forecasting the passenger numbers in the the high speed train leg between Ankara and İstanbuls. The firms is a subcontractor to The Republic of Turkey State Railways. As a first step, it was aimed to create a daily order system and the forecasting with multiple regression of the passenger numbers who traveled Ankara-İstanbul and İstanbul-Ankara route in 'Business Plus' and 'Economy Plus' coaches using data from a catering company between 2016-2019 year. The accurate Passenger number estimation will create a better meal order and will lead into a financial savings. In our study several forecasting models are constructed based on different ways of data groping and the choices of independent regression variables. We selected the best three models among the models develop and we found the mean absolute percent error performance for selected models, which turn out to be quite accurate. In the second stage our study, using the same passenger data the Winters exponential smoothing method is studied to forecast the weekly meal consumption and the forecast accuracy is tested using MAPE values.

Benzer Tezler

  1. Kentiçi demiryolunda trafik yükünün ray aşınmaları üzerindeki etkisinin araştırılması

    Investigation of the effects of traffic load on rail wear in urban railways

    HAZAL YILMAZ SÖNMEZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK

  2. Demiryolu hatlarında yatar gövdeli tren uygulamasının hız ve yolculuk süresi üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi: Zonguldak-Karabük örneği

    Evaluation of the effects of tilting body train in railway lines on speed and travel time: the case of Zonguldak-Karabük

    DOĞANCAN DİLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    UlaşımZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TANIŞ

  3. Yüksek hızlı trenin rüzgâr ve esnek zemin etkisi altındaki titreşimlerinin yapay zekâ algoritmaları ile aktif kontrolü

    Active control of high speed train vibrations under wind and flexible foundation using artificial intelligence algorithms

    MUSTAFA EROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP KOZAN

  4. Kent içi raylı sistemlerde talep odaklı tren sefer çizelgeleme

    Demand-oriented train timetabling for urban rail transit systems

    SERKAN BUCAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    UlaşımYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN DEMİREL

  5. Economic evaluation of urban electric bus charge stations: case of Eindhoven, the Netherlands

    Elektrikli otobüslerin şarj istasyonlarinin ekonomik yönden incelenmesi: Eindhoven, Hollanda örneği

    ÇAĞRI YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU