Mathematical modelling methodology and a traffic model by data analysis and machine learning
Matematiksel modelleme metodolojisi ve veri analizi ve makine öğrenmesi yardımıyla bir trafik modeli
- Tez No: 779463
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜR YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Trafik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics, Traffic
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Matematik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tezde, makine öğrenmesi algoritmaları yardımıyla belirli bir koordinattaki araçların ortalama hızını, araç sayısını ve trafik akışını tahmin eden bir trafik modeli oluşturulması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda öncelikle matematiksel modellemeyle alakalı genel bilgiler verilmiş ve ardından trafik akış teorisi anlatılmıştır. Bu aşamanın ardından tezdeki modelin iki temel bileşenini oluşturan veri analizi ve makine öğrenmesinden bahsedilmiş ve modelin oluşturulma aşamasına geçilmiştir. Makine öğrenmesinin çeşitli alt dalları olup bunlardan biri elimizdeki veri seti için uygun olan denetimli öğrenmedir. Modelimizde denetimli öğrenmenin bir alt dalı olan regresyon analizi kullanılmıştır. Regresyon analizi matematiğin, istatistiğin ve veri biliminin çalışma alanına dahil olduğu için bu üç açıdan da incelenmiştir. Veri analizinin temel ilkelerinin uygulanmasının ardından veri seti makine öğrenmesi modelini oluşturmak için kullanılmıştır. Oluşturulan modelde İstanbul'un belirli bir koordinatı için farklı gün ve saatlere göre ortalama hız, araç sayısı ve trafik akışı tahminlenmiştir. Elde edilen sonuçlar gerçek verilerle karşılaştırılmış ve modelin doğruluğu çeşitli hata ölçüm yöntemleriyle hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is aimed to construct a traffic model predicting the average speed of the vehicles, the number of vehicles and the traffic flow for a specific coordinate with the help of machine learning algorithms. For this purpose, firstly, general information about mathematical modelling is shared and then traffic flow theory is discussed. After that, two fundamental components of our model which are data analysis and machine learning are mentioned and the model is constructed. There are various sub-branches of machine learning algorithms including supervised learning, which is suitable for our data set. Regression analysis, which is a subclass of supervised learning, was used in the model. Since regression analysis is a common study area for mathematics, statistics and data science, it is examined from these three aspects. After having applied the fundamental principles of data analysis, data set is used in order to construct our machine learning model. In the model, it is aimed to estimate the average speed, the number of vehicles and the traffic flow of vehicles for different day and hours for the chosen coordinate. The results of the model are compared with the real world data and the accuracy of the model is calculated with various error measurement methods.
Benzer Tezler
- Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi
Rail system route analysis using multi criteria decision making with spatial analysis techniques
BERNA ÇALIŞKAN
Doktora
Türkçe
2023
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN
- Havacılık jeopolitiği, potansiyel bölgenin tespiti ve tespit edilen bölgedeki bir uçak bakım merkezinin ekonomik modellemesinin yapılması
Identification of potential investment region by the aviation geopolitics and economical modelling of maintenance repair and overhaul facility at this region
AHMET UMUR ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÖZKOL
- An optimization model to control the flow of relief commodities in humanitarian supply chain under uncertainty
Belirsiz koşullarda insani yardım tedarik zinciri malzeme akışını kontrol etmede optimizasyon modeli
ISRAA ISMAIL
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA BAŞ
- Data-driven delay estimation and anomaly detection: A study on European and Turkish air traffic
Veri güdümlü gecikme tahmini ve anomali tespiti: Avrupa ve Türkiye hava trafiği üzerine bir çalışma
MUHAMMET AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. EMRE KOYUNCU
- Coğrafi konum ve sensör verileri ile gözetimsiz sürücü performansı skorlama
Unsupervised driver performance scoring using geographical position and sensor data
OZAN FIRAT ÖZGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN TAHA HAYVACI