Centrality and connectivity analysis of airport networks: Cases of Turkey and Europe
Havaalanı ağlarının merkezilik ve bağlantı analizi: Türkiye ve Avrupa örnekleri
- Tez No: 803013
- Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ KARAMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Matematik, Sivil Havacılık, Mathematics, Civil Aviation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Karmaşık ağlar, biyolojik sistemlerden sosyal ağlara, ulaşım sistemlerine ve internete kadar geniş bir yelpazede karmaşık sistemlerin yapısını ve davranışını anlamak için güçlü bir çerçeve sunar. Bu araştırma, karmaşık ağ teorisi kullanarak Türkiye ve Avrupa'nın havaalanı ağlarını analiz etmeyi amaçlamaktadır. Araştırma sorusu, hava taşımacılığı ağlarının topolojik özelliklerini ve zaman içinde nasıl evrimleştiğini belirlemeye odaklanmaktadır. Ülkelerin ekonomik ve sosyal gelişmesinde hava taşımacılığının önemi vurgulanmaktadır. Türkiye Havaalanı Ağı (TAN) ve Avrupa Havaalanı Ağı'nın (EAN) yapılarını analiz etmek için farklı veri kaynakları kullanılmaktadır. Türkiye için veriler, Covid-19'un ilk dalgasından sonra açılış döneminde FlightRadar'dan toplanmıştır. Bağlantı performansı ve merkezilik ölçüleri olan derece, aradalık ve yakınlık, TAN'ın yapısını ortaya çıkarmak için hesaplanmıştır. Ağ, sınıflandırma için simüle edilen ağ modelleriyle karşılaştırılmıştır. TAN, diğer bölgesel ve ulusal ağlarla da karşılaştırılmıştır. Avrupa için, çalışma Eurostat'ın 2019 yolcu verilerini kullanarak EAN'ın yapısını keşfetmektedir. Bağlantı ve merkeziyet ölçüleri hesaplanmış ve EAN'ın topluluk yapısı Leiden algoritması kullanılarak incelenmiştir. Ayrıca, havaalanlarının ikili aradalık merkeziliği, havaalanları arasındaki coğrafi mesafe ile yolcu trafiğinin oranını kullanan ağırlıklı bir aracılık ölçüsü ile karşılaştırılmıştır. İki merkezi ölçüsü arasında önemli bir fark gözlemlenmiştir. Son olarak, ağın evrimi önceki araştırma makalelerinin bulguları kullanılarak analiz edilmiştir. Bu çalışmanın sonuçları, Türkiye ve Avrupa'daki hava taşımacılığı ağlarının dünya genelindeki diğer hava ağlarıyla benzerliklerinin ve farklılıklarının daha iyi anlaşılmasında yardımcı olacağı düşünülmektedir. Bunun yanında, bulgular havacılık endüstrisindeki politika yapıcıları ve paydaşları bilgilendirmek için kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Complex networks are a powerful framework for understanding the structure and behavior of complex systems, ranging from biological systems to social networks, transportation systems, and the internet. This research aims to analyze the airport networks of Turkey and Europe using complex network theory. The research question focuses on identifying the topological characteristics of air transport networks and how they evolve over time. The importance of air transport in the economic and social development of countries is highlighted. Different data sources are utilized to analyze the structure of Turkey's Airport Network (TAN) and the European Airport Network (EAN). For Turkey, FlightRadar was used to collect data during the initial phase following the first Covid-19 outbreak. In order to understand the structure of the TAN, it is assessed for centrality and connectivity. TAN is compared with simulated network models for classification. It is also compared with other regional and national networks. In the case of Europe, the study uses 2019 passenger data from Eurostat to explore the structure of the EAN. Network measures are computed, and the communities of the EAN are identified using modularity maximization. Furthermore, binary centrality measures of the network are compared with their weighted counterparts which employ passenger demand and/or route distances as edge weights and a notable distinction is observed between the two. Finally, evolution of the network is analyzed using the findings of previous research papers. The results of this study help to better understand the air transport networks in Turkey and Europe, their similarities, and differences with other air networks worldwide, and can be used to inform policymakers and stakeholders in the aviation industry.
Benzer Tezler
- Graph theory to study complex networks in the brain
Beyindeki kompleks ağları analiz etmek için graf teorisi
MITE MIJALKOV
Doktora
İngilizce
2018
Bilim ve Teknolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GIOVANNI VOLPE
- Vulnerability of networks against rank ordered independent link failures
Ağların sıralanmış bağımsız bağ kopmalarına karşı kırılganlığı
SERDAR ÇOLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
İnşaat MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLMİ LUŞ
- Analyzing systemic risk in financial networks using network tools: For the case of financial break down of Turkish money market in 2000
Ağ araçları kullanılarak finansal ağların sistemik risk analizi: Türk para piyasası 2000 yılı finansal krizi için bir uygulama
İNCİ ÖMERCİKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
EkonomiBoğaziçi Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA UMUT KUZUBAŞ
PROF. DR. BURAK SALTOĞLU
- İran Tebriz konutlarında ana yaşam mekanındaki değişimin sentaktik irdelenmesi
Syntactical analysis of the evolution of main living space in Iranian Tabriz houses
ASHKAN MANSOURI
- Analysis of Turkish highway transportation network
Türkiye'nin karayolları ulaşım ağı analizi
SABAH BASHIR SALEM RASHED
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER TÜRKER
