Bus arrival time prediction using machine learning techniques
Makine öğrenme teknikleri ile otobüs varış zamanı tahminleme
- Tez No: 854217
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Toplu taşıma, modern kentsel altyapıda önemli bir role sahip olup, günlük rutinlerinde yolcuların hayatlarını belirgin şekilde etkilemektedir. Otobüs varış zamanlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi, seyahat verimliliğin artırılması ve yolcu deneyimlerinin geliştirilmesinde önemli faydaları bulunmaktadır. Otobüs varış zamanlarının tahmin edilmesi için geleneksel yöntemler, özellikle tarihsel verilere ve basit istatistiksel modellere dayanmaktadır. Mevcutta kullanımda olan algoritma, tahminlerde sınırlı hassasiyet içermektedir. Buna karşılık, bu çalışmada makine öğrenme algoritmaları kullanılarak otobüs varış zamanlarını tahmin etmeye odaklanılmıştır ve hava durumu ve yeni eklenen veri alanları gibi çeşitli faktörleri entegre edilmiştir. Gerçek dünya otobüs varış verilerini kullanarak, önerilen makine öğrenme yaklaşımı, tarihsel verilere ve basit istatistiksel modellere dayanan mevcut algoritma ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Bulgular, makine öğrenme modellerinin, tarihsel verilere ve basit istatistiksel modellere dayanan temel algoritma karşısında ek bir doğruluk, güvenilirlik ve verimlilik sunduğunu ortaya koymaktadır. Otobüs varış zamanları tahmin verileri mobil uygulamalar veya otobüs duraklarındaki ekranlar aracılığıyla sunarak, yolcuların seyahatlerini verimli bir şekilde yönetmelerine, programlarını optimize etmelerine ve değerli zaman kazanmalarına olanak tanımak, bu gelişmiş tahmin modellerinin önemini daha da vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Public transportation systems play a pivotal role in modern urban infrastructure, significantly influencing commuters' daily routines. Accurate estimation of bus arrival times is indispensable in enhancing transit efficiency and improving commuter experiences. Traditional methods for estimating bus arrival times, notably the baseline algorithm relying on historical data and simplistic statistical models, often provide limited precision in predictions. In contrast, this study delves into the application of supervised learning algorithms to predict bus arrival times, integrating various factors, including weather data and engineered features. By leveraging real-world bus arrival data, the proposed machine learning approach is rigorously evaluated against the baseline algorithm, characterized by its reliance on historical data and simplistic statistical models. The findings underscore the accuracy, reliability, and efficiency of the machine learning models over the baseline algorithm, signifying their transformative potential in revolutionizing bus arrival time estimations within public transportation systems. Disseminating precise arrival time information via mobile applications or displays at bus stops empowers passengers to efficiently manage their trips, optimize their schedules, and save valuable time, further highlighting the significance of these advanced predictive models.
Benzer Tezler
- 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
- Analysis of intelligent bus stop data traffic by using Kentkart database
Kentkart veritabanı kullanılarak akıllı durak veri trafiğinin analizi
DENİZ KARABAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEMİH UTKU
- Toplu taşıma araçlarının duraklara varış sürelerinin tahminindeki sapmaları iyileştirmeye yönelik bir veri madenciliği uygulaması(İETT örneği)
A data mining application for improving the deviations in the estimation of time of arrival of public transport vehicles (IETT example)
KADİR KUŞTUL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN MURAT ESİN
- The investigation of the effects of value of time and reliability on the use of public transportation
Güvenilirlik ve zaman değerinin toplu ulaşım kulanımı üzerindeki etkilerinin incelenmesi
HUSAM J.M. ABEDKHADER
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
UlaşımDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL
- Deriving public transit (PT) reliability measures using smart card data: 2 case study pt lines from Konya city
Akıllı kart verilerinin kullanılarak toplu ulaşım güvenilirlik ölçütlerinin elde edilmesi: Konya şehrinden 2 örnek hat çalışması
FATİH SARIYÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HEDİYE TÜYDEŞ YAMAN