Investigating public transit daily travel behavior using smart card data: A case study of Konya
Toplu taşıma günlük seyahat davranışlarının akıllı kart verileriyle araştırılması: Konya örneği
- Tez No: 768641
- Danışmanlar: PROF. DR. HEDİYE TÜYDEŞ YAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Şehirlerin kentsel çeşitliliği arttıkça toplu taşıma seyahat davranışının heterojenliği de artıyor. Toplu taşıma kullanımının heterojenliğine uyum sağlamak için seyahat davranışının derinlemesine anlaşılması bir zorunluluk haline geliyor. Bu nedenle bu çalışma, Konya toplu taşıma otomatik ücret toplama sisteminden üretilen akıllı kart verilerini kullanarak toplu taşıma davranışının tanımlayıcı istatistiklerini incelemektedir. Ayrıca, Konya ilçesi toplu taşıma ağındaki kullanıcıları günlük biniş aktivitelerine göre segmentlere ayırmak için gözetimsiz öğrenme kümeleme algoritmasını içeren bir veri madenciliği tekniği kullanılacaktır. Tanımlayıcı istatistikler, veri görselleştirme araçları aracılığıyla veri bileşimini, ana özellikleri ve parametreleri anlamak için bir giriş işlevi görür. K-ortalamalar kümeleme algoritması ise toplu taşıma kullanıcılarının günlük biniş modellerinin özelliklerini anlamaya yardımcı olur. Veri madenciliği yaklaşımı, toplu taşıma kullanıcılarının günlük seyahat modellerini akıllı kart verilerinden çıkarma yeteneğine sahiptir. Günlük seyahat modelleri, seyahat talebi modellemesini ve hizmet özelleştirmesini kolaylaştırdığından ulaşım yetkilileri için çok önemlidir.
Özet (Çeviri)
As urban diversity grows in cities, so does the heterogeneity of public transit (PT) travel behavior. To accommodate for usage heterogeneity, a deeper understanding of travel behavior beyond descriptive analysis is necessary, which can be performed using smart card data (SCD), if available. In this study, K-means clustering algorithm combined with a data mining technique that includes unsupervised learning clustering algorithm is proposed to detect different demand segments among PT users based on their daily boarding activity from the SCD. The numerical results are obtained for the PT usage in the city of Konya, Turkey. Descriptive statistics of PT behavior from the SCD serve as an introductory analysis, while daily travel patterns at user levels are searched for detection of various travel patterns, which can be used by local authorities to improve the PT services and their customization for local demand.
Benzer Tezler
- Çorum'da kent içi toplu taşıma sistemi memnuniyetinin lojit model ile incelenmesi
Investigation of public transport system satisfactionwith logit model in Çorum
İSMAİL ADALIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ DELİCE
- Sokak pazarının poetikası: Geçici yapının zamansallığı üzerine fenomenolojik bir inceleme
Poetics of the street market: A phenomenological study on temporality of ephemeral structures
HAKAN TÜZÜN ŞENGÜN
Doktora
Türkçe
2018
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN LÜTFÜ KAHVECİOĞLU
- 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
2021
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK
- Boğaz Köprüsü gişelerinde kuyruklanmanın incelenmesi
The Examination of the toll booths of Bosphours Bridge and the hazardous communications system of freeways
GÖKSEL BODUR
- Investigating a road traffic detection using YOLOv7
YOLOv7 kullanarak bir yol trafik algılamasını incelemek
OLUWASEYI EBENEZER OGUNBOYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÜsküdar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞABAN SELİM ŞEKER