Akıllı şehirler ve veri analitiği- sinyalize kavşakların performans değerlendirilmesinde analitik yöntemler ve trafik akımının kuyruk teorisi ile modellenmesi
Smart cities and data analytics- analytical methods for the performance evaluation of signalized intersections and modeling of the traffic flow with queueing theory
- Tez No: 691029
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN FEHMİ SELİM BAYRAKLI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ulaşım, Computer Engineering and Computer Science and Control, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Gelişen algılayıcı sistemleri ve altyapı bileşenleri trafik yönetim sistemlerini daha elverişli hale getirmiş ve artan kentleşme karşısında akıllı ulaşım teknolojilerinin kullanımını yaygınlaştırmıştır. Şehir içi trafiğinin en önemli düzenleyicilerinden olan sinyalize kavşaklar, sahadan toplanan veriler sayesinde trafik akışının yönetiminde kritik bir konuma gelmiştir. Yapılan bu çalışmada sinyalize kavşaklarda kullanılan metod ve yöntemler incelenmiştir. Gecikme, doygun akım, sinyal süreleri, sistem doluluk oranı, faz planları gibi öne çıkan tanımlar incelenmiştir. Gittikçe uygulama alanın genişlediğini gördüğümüz derin öğrenme yöntemlerinin trafik problemlerindeki yaklaşımları ele alınmış ve öne çıkan metodlar detaylandırılmıştır. Çalışmanın ana konusu kuyruk teorisi, tüm modelleri ve bileşenleri detaylı olarak anlatılmıştır. Sahadan elde edilen veriler ile araçların geliş, gidiş ve akış karakteristiklerine göre kuyruk modelleri çıkarılmış ve sinyalize bir kavşaktaki bağlı kolların kuyruk uzunlukları, sistemde geçirilen zaman, araç başı servis süreleri, ortalama bekleme süreleri gibi ölçütler hesaplanmıştır. Elde edilen ölçütlere göre kavşak kollarının sırasını ve bu kolların yoğunluğa göre boşaltılmasını sağlayan bir model önerilmiştir. Ayrıca buna bağlı olarak sinyal süreleri hesap yöntemi önerilmiştir. Trafik akımlarının tahmininde derin öğrenme metodlarından LSTM kullanılarak zaman serileri ile tahmini ve gözlem verileri elde edilmiştir. Yapılan iyileştirmeler ile mevcut sistemlerin performansı karşılaştırılarak sonuçları sunulmuştur. Önerilen model ve iyileştirmeler Vissim simülasyon aracı ile gerçeklenerek sonuçlardaki etkisi gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, the use of smart transportation systems has come to the fore more with the increase in urbanization and population density. Developing sensor systems and infrastructure components have also made traffic management systems more convenient. Signalized intersections, one of the most important regulators of urban traffic, have become critical in the management of traffic flow, thanks to data collected from the field. In this study, the methods and techniques used in signalized junctions are examined. Queue theory, which is the main subject of the study, is explained in detail with all models and components. Queueing models were developed according to the arrival, departure and flow characteristics of the vehicles with the data obtained from the field. Accordingly, criteria such as tail lengths of a signalized junction approach arms, time spent in the system, service time per vehicle, and average waiting times were obtained. According to the measures obtained, a model is proposed that provides the order of the junction arms and the discharge of these arms according to the density. In addition, signal duration calculation method is proposed. Estimation of traffic flows was made by using LSTM, one of the deep learning methods, and successful results were obtained. The results were presented by comparing the improvements with the performance of the existing systems. In addition, Sidra, Vissim and Intersect softwares, which are prominent in traffic engineering, were examined and the results were simulated with Vissim. All of the applications and methods were carried out on real field data obtained from the intersections selected from Istanbul and Konya provinces.
Benzer Tezler
- A novel framework for disaster resilient smart cities: Using big data analytics
Afete dayanıklı akıllı şehırler için özgun bir çerceve: Büyük veri analitiği kullanımı
SYED ATTIQUE SHAH
Doktora
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Tarımsal uygulamalar için derin öğrenme temelli uç sistem modellerinin geliştirilmesi ve optimizasyonu
Development and optimization of deep learning based edge system models for agricultural applications
DORUK SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÇETİN
- New lightweight DoS attack mitigation techniques for RPL based IoT networks
RPL temelli IoT ağları için DoS saldırılarının etkisini azaltacak yeni teknikler
AHMET ARIŞ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- Dimensional evaluation of retrofitting smart cities: The historical peninsula case
Uyarlanmış akıllı şehirlerin farklı boyutlarıyla incelenmesi: Tarihi yarımada örneği
BURAK BELLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY KEREM KORAMAZ
- Türkiye'deki akıllı şehirler için kullanılabilecek bir coğrafi veri modelinin oluşturulması ve Adapazarı örneği
Creating a geographical data model that can be used for smart cities in Turkey and the case of Adapazarı
ÖMER ÜNSAL