Geri Dön

Ulaşım planlamasında başlangıç – son matrisi tahmininde ilk girdi matrisinin etkisi

Initial matrix effects on estimation of origin destination matrix in transport planning

  1. Tez No: 800158
  2. Yazar: İSMAİL TENGİRŞEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ DELİCE, PROF. DR. HALİT ÖZEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ulaşım, Transportation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yalova Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ulaştırma ve Lojistik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Ulaştırma Talep Modelleri (TDM) geleneksel olarak yolculuk oluşturma, yolculuk dağıtımı, model ayırma ve yolculuk ataması olan 4 adımlı model kullanılarak oluşturulur. Ulaşım planlamasında yolculuk dağılımının basamağı, yolcu veya eşyanın planlama alanındaki bölgeler arasındaki dağılımını gösteren Çıkış ve Varış Noktası matrisi (B-S) ile açıklanır. B-S matrisleri, ulaşım ağına atanan model ayrım ve açmaya tabi olan herhangi bir ulaşım talep modelinin temel girdisidir. Anlaşılacağı üzere 4 adımlı modelin en önemli girdisi B-S matrisleridir ve modelin kalibrasyonu sırasında baz yıl matrislerinin kesinlik düzeyine bağlı olarak modelin işleyişine yönelik tahminlerdeki doğruluk düzeyi artmaktadır. Temel yıl B-S matrisleri; Hane halkı anketleri, yol kenarı anketleri, araç takip sistemleri (AVL), mobil cihaz yolcu takibi (GPRS veya istasyon bazlı) gibi veri kaynaklarından da bilgiler kullanılarak elde edilmektedir. Bu yöntemlere ek olarak, ulaşım ağındaki araç veya yolcu sayılarından B-S matrisleri tahmin edilebilir. Bu çalışmada Ulaştırma Modelleri oluşturulurken birçok analiz için temel girdi olarak kabul edilmiş B-S matrislerinin yol kenarı ve trafik sayımları ile tahmin edilmesine ilişkin olarak ilk girdi matrisinin ve tahmin yönteminde kullanılan çözümleme araçlarının etkisi değerlendirilmektedir. Yapılan çalışmalar neticesinde ilk girdi matrisinin B-S matrisine yakınsaklığının çok büyük önem arz ettiği ve çözümleme araçlarında ise L-BFGS-B yönteminin en iyi sonuçları verdiği ve sonrasında CG, trust-constr, SLSQP ve TNC yöntemlerinin geldiği sonuçları elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Transportation Demand Models (TDM) are traditionally constructed using the 4-step model which is trip generation, trip distribution, modal split and trip assignment. The step of trip distribution in transportation planning is explained by the Origin and Destination matrix (O-D) that shows the distribution of passengers or goods between zones of the planning area. O-D matrices are the essential input of any transportation demand model, subjected to modal split and trip assigned to the transportation network. As it can be understood the most important input of the 4-step model is O-D matrices, and the accuracy level in the predictions for the operation of the model increases depending on the precision level of the base year matrices during the calibration of the model. Base year O-D matrices; It is also obtained by using information from data sources such as household surveys, roadside surveys, vehicle tracking systems (AVL), mobile device passenger tracking (GPRS or station based). In addition to these methods, O-D matrices can be estimated from the vehicle or passenger counts on the transportation network. In this study, the effect of the first input matrix and the analysis tools used in the estimation method on the estimation of O-D matrices, which are accepted as the basic input for many analyzes while creating the Transportation Models, with roadside and traffic counts are evaluated. As a result of the studies, it has been obtained that the convergence of the first input matrix to the O-D matrix is of great importance and the L-BFGS-B method gives the best results in the analysis tools, followed by the CG, trust-constr, SLSQP and TNC methods.

Benzer Tezler

  1. Signal detection and parameter estimation of frequency hopping signals

    Frekans atlamalı sinyallerin tespiti ve parametre kestirimi

    BATUHAN KAPLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  2. Şehir içi toplu taşıma planlamasında akıllı kart veri madenciliği ile sefer sıklığı optimizasyonu

    Optimization of headway with smart card data mining in urban public transportation planning

    BEDRETTİN TÜRKER PALAMUTÇUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    UlaşımManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA GERŞİL

  3. İstanbul'da arazi kullanımındaki değişimlerin ulaşım talebi üzerindeki etkileri

    The effects of land-use changes on transportation demand in İstanbul

    SERAP ŞENGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. HALUK GERÇEK

  4. Designing feeder bus routes by using smart card data

    Otobüs besleme güzergahlarının akıllı kart verileri kullanılarak tasarlanması

    HASSAN SHUAIBU ABDULRAHMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL

  5. Implementation of data-driven decisions in urban governance and planning

    Kent yönetişim ve planlamasında veri odaklı kararların uygulanması

    JAFAR NAJAFLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN