Geri Dön

Toplu taşıma sistemi optimizasyonu

Public transit system optimization

  1. Tez No: 753621
  2. Yazar: SERHAT POLAT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HALİT ÖZEN, DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ DELİCE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Transportation, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Akıllı ulaşım sistemleri, K-En Yakın Komşu Algoritması, Regresyon, Toplu taşımacılık, Yapay sinir ağları, Intelligent transportation systems, K-Nearest Neighbor Algorithm, Regression, Public transportation, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ulaştırma Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Ulaşım, tüm sorunlarıyla birlikte kentsel alanlar için biçim ve yaşanabilirliği etkileyen temel bir fonksiyondur. Akıllı ulaşım sistemleri (AUS) aracılığıyla mobilite kavramı, son zamanlarda ortaya çıkan problem çözücüler olarak ortaya çıkmaktadır. AUS uygulamalarının kullanıldığı alanlardan biri de işletme ile ilgili kısa vadeli amaçlar ve uzun vadeli altyapı yatırımları için ihtiyaç duyulan yolcu talebidir. Toplu taşıma talebi geleneksel ve karmaşık yöntemlerle uzun süreçler sonucunda elde edilebildiği gibi, makine öğrenmesi yöntemlerini içeren modern yöntemler ile de tahmin edilebilmektedir. Söz konusu yöntemler ulaştırma üst başlığında çokça farklı konuda kullanılmış olmasına rağmen, ara toplu taşıma konusunda oldukça az çalışma vardır. Bu bağlamda çalışma kapsamında Denizli şehrine ait minibüs hatlarının yolcu talebi 3 farklı model kurularak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Öncelikle durak kavramı ile çalışmayan minibüs hatlarına ait alt bölgeler oluşturulup Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak veri analizi gerçekleştirilmiş, böylece modellerde girdi olarak kullanılacak matris elde edilmiştir. Ardından veri üzerinde gerekli analizler yapılarak en uygun girdi matrisleri ile Regresyon, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve K En Yakın Komşu (KNN) modelleri kurulmuştur. Oluşturulan modellerin minibüs talebi tahmin edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Transportation, together with all its problems, is a basic function that affects the form and livability for urban areas. The concept of mobility through intelligent transportation systems (AUS) is emerging as problem solvers in recent times. One of the ITS implementation areas is passenger demand forecast which is needed both for short-term operational management aims and long-term infrastructure investments. Public transportation demand can be obtained as a result of long processes with traditional and complex methods, as well as with modern methods including machine learning methods. Although these methods have been used in many different subjects in the transportation topic, there are very few studies on paratransit transportation. In this context, it is aimed to estimate the passenger demand of the minibus lines belonging to the city of Denizli by establishing 3 different models within the scope of the study. First of all, sub-regions of minibus lines that do not have stop locations were created and data analysis was carried out using Geographic Information Systems (GIS). Thus, the matrix to be used as input in the models was obtained. After the necessary analyzes were made on the data, Regression, Artificial Neural Networks (ANN) and K Nearest Neighbor (KNN) models were established with the most appropriate input matrices. The minibuses demand was predicted with the created models and the results were compared.

Benzer Tezler

  1. Toplu taşıma hatlarının optimizasyonu için bir model önerisi: Sivas örneği

    A model proposal for the optimization of public transportation lines: The case of Sivas

    İSMAİL ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN

  2. Kentiçi toplu taşıma sistemlerinde sefer sıklığı optimizasyonu

    Frequency optimization in urban public transportation systems

    TAYFUN ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    UlaşımPamukkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN CEYLAN

  3. Toplu taşımada işletme planlaması ve optimizasyonu: Sakarya uygulaması

    Operating planning and optimization in public transport

    YASİN BURAK AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    UlaşımSakarya Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN GÜLER

  4. Land use optimization for improved transportation system performance, case study : ankara

    İyileştirilmiş ulaştırma sistemi performansı için arazi kullanımı optimizasyonu: ankara örneği

    BERNA ALAYLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN İNAL

  5. Integration of personnel services with public transportation: a case study of Boğazici University

    Personel servislerinin toplu taşıma ile entegrasyonu: Boğaziçi Üniversitesi vaka çalışması

    OZAN KARAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    UlaşımBoğaziçi Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR