Seyahat süresi değişkenliğinin analizi ve yapay sinir ağları ile seyahat süresinin tahmini
Analaysi̇s of travel time variability and prediction of travel time using artificial neural networks
- Tez No: 758993
- Danışmanlar: PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY, DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK ANBAROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Seyahat sürelerinin analizi, insanların seyahat davranışlarını belirlemesine yardımcı olmaktadır. Bir yerden bir yere giderken daha önce yapılan seyahat sürelerinin değişkenliğini ve güvenilirliğini bilmek zamanın iyi kullanılmasını sağlayabilir. Bu çalışmada New York şehrine ait La Guardia havalimanı ile John F. Kennedy havalimanları arasında taksi ile yapılan yolculukların seyahat sürelerinin değişkenliği ve güvenilirliği araştırılmıştır. Çalışmada ayrıca seyahat süresini tahmin etmek için iki yöntem kullanılmıştır. Bunlardan biri sadece seyahat süresini kullanan doğrusal olmayan otoregresif model (nonlinear autoregressive model-NAR) yöntemi, diğeri ise seyahat süresini etkileyen faktörlerden sıcaklık, görüş mesafesi ve rüzgar değişkenleri de kullanan doğrusal olmayan otoregresif dışsa model (nonlinear autoregressive model with external input-NARX) yöntemidir. İki yöntem içinde farklı eğitim seçenekleri uygulanmış ve her iki yöntem için de en iyi model 'sgdm' eğitim seçeneğinde bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
Analysis of travel times helps people determine their travel behavior. Knowing the variability and reliability of previous travel times when going from one place to another can make good use of time. In this study, the variability and reliability of the travel times of the journeys made by taxi between the La Guardia airport of New York City and the John F. Kennedy airports were investigated. Two methods were also used in the study to estimate the travel time. One of them is the nonlinear autoregressive model -NAR method, which uses only the travel time, and the other is the nonlinear autoregressive model with external input -NARX, which also uses temperature, visibility and wind variables, which are the factors affecting the travel time. Different training options were applied in the two methods and the best model for both methods was found in the 'sgdm' training option.
Benzer Tezler
- Dynamic data-driven optimization approach for flight selection problem
Uçuş seçimi problemi için dinamik veri odaklı optimizasyon yaklaşımı
ERDEM AKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Travel time reliability analysis of three different routes in baghdad city
Bağdat şehirinde üç farklı güzergahta seyahat süresi güvenilirlik analizi
MAKARIM KAREEM JEBUR AL-SARRAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
UlaşımSakarya ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ASLAN
- Assessing the impact of weather and spatial environment on bike-sharing system usage patterns: a generalized linear mixed-effects (GLME) approach
Hava durumu ve mekânsal çevrenin bisiklet paylaşım sistemi kullanımına etkisinin değerlendirilmesi: genelleştirilmiş doğrusal karma etkiler (GLME) yaklaşımı
DİLA GÜZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Ulaşımİzmir Katip Çelebi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORUÇ ALTINTAŞI
DOÇ. DR. SILA ÖVGÜ KORKUT UYSAL
- Usability of mobile applications: A conceptualization and instrument development study based on Apple human interface guidelines
Mobil uygulamaların kullanılabilirliği: Apple insan arayüzü yönergelerine dayalı bir kavramsallaştırma ve enstrüman geliştirme çalışması
KÜBRA ÇETİN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- Dynamic routing on stochastic time-dependent networks using real-time information
Gerçek zamanlı bilgileri kullanarak stokastik zamana bağlı ağlarda dinamik yönlendirme
ALİ RIZA GÜNER
Doktora
İngilizce
2011
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiWayne State UniversityEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RATNA BABU CHINNAM