Geri Dön

Traffic analysis using GPS trajectory records of courier motorcycles

Kurye motorsikletlerinin GPS rota verileriyle trafik analizi

  1. Tez No: 901046
  2. Yazar: YİĞİT ÇETİNEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ILGIN YAŞAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Trafik, Ulaşım, İnşaat Mühendisliği, Traffic, Transportation, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Son yıllarda, motosiklet kullanımı kentsel alanlarda dikkate değer bir artış göstermiş, bu durum motosiklet endüstrisinde araştırma ve geliştirme talebinin artmasıyla paralellik göstermiştir. Ayrıca, son birkaç on yılda GPS etkin cihazların yaygınlaşması, özellikle veri analizi alanında, çeşitli uygulamalar için değerli bir kaynak olarak ortaya çıkan motosiklet GPS verileriyle ilgili heyecan verici olasılıkları açmıştır. Bu çalışma, kentsel yol ağlarındaki motosikletler tarafından üretilen GPS verilerini kullanarak heterojen trafikte motorlu iki tekerlekli araçların (PTW) seyahat süresini tahmin etmek için yenilikçi bir metodoloji sunmaktadır. Önerilen metodoloji, heterojen trafik ortamlarında PTW'lerin davranışlarına ilişkin değerli içgörüler sunma potansiyeline sahiptir. GPS tabanlı yol verileri ile üretilen büyük verileri analiz ederek, araştırmacılar yüksek motosiklet yoğunluğuna sahip alanları belirleyebilir ve seyahat sürelerini etkileyen potansiyel darboğazları tespit edebilirler. Zaman verilerinin, 'kabarcık' adı verilen altıgen parçalarda yön bilgileriyle birlikte depolanması, araştırmacıların büyük verileri daha verimli kullanmalarını sağlar. Yol verilerinin mekansal dönüşümü, Kalman filtrelemesi ve harita eşleştirilmesi, veri kalitesini önemli ölçüde artırır. Bu çalışmada, seyahat süresini tahmin etmek için en uygun 10 dakikalık aralık %4.3 MAPE ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, tarihi kabarcık verilerinin 0.35 ölçek faktörü ile birleştirilmesi MAPE'yi %9.6 oranında iyileştirmektedir. Sınırlamalarına rağmen, bu metodolojinin taşınabilirliği sadece dikkate değer değil, aynı zamanda çeşitli kentsel ortamlarda daha geniş uygulamalara kapı açmaktadır.

Özet (Çeviri)

In recent years, the use of motorcycles has witnessed a remarkable surge in urban areas, paralleled by a growing demand for research and development in the motorcycle industry. Furthermore, the widespread adoption of GPS-enabled devices over the last few decades has opened up exciting possibilities, particularly in the realm of data analysis, where motorcycle GPS data has emerged as a valuable resource for various applications. This study presents a novel methodology for estimating the travel duration of powered two-wheelers (PTWs) in heterogeneous traffic using GPS data generated by motorcycles on urban road networks. The proposed methodology has the potential to offer valuable insights into the behavior of PTWs in heterogeneous traffic environments. By analyzing big data generated by GPS-based trajectory data, researchers can identify areas with high motorcycle density and pinpoint potential bottlenecks that impact travel times. Temporal data storing with bearing information in hexagonal shards called“bubbles”enables researchers to utilize big data more efficiently. Spatial transformation, Kalman filtering, and map-matching of the trajectory data significantly enhance the quality of the data. In this study, the 10-minute interval is performed as optimal for estimating travel time with 4.3% MAPE. Furthermore, combining historical bubble data with a 0.35 scale factor improves MAPE by 9.6%. Despite the limitations, not only is the transferability of this methodology noteworthy, but it is also opening the door to broader applications in diverse urban settings.

Benzer Tezler

  1. Analysis of traffic network near bus stops using bus GPS data

    Otobüs GPS verileri ile durak çevresindeki trafik ağının analizi

    YİĞİT ÇETİNEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    TrafikBoğaziçi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR

  2. Gezinge (trajectory) verilerinin benzerlik analizleri ve kullanım alanları açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of trajectory data in terms of similarity analysis and usage areas

    ADEM ULU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET SAYAR

  3. Bağ yolculuk sürelerinin ölçüm ve modelleme kapsamında irdelenmesi

    Explicit analysis on link travel times within measuring and modelling issues

    GÖKER AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU

  4. Real-time crash risk analysis using deep learning

    Derin öğrenmeyle gerçek zamanlı kaza risk analizi

    SAEID MORADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN

  5. Analysis of intelligent bus stop data traffic by using Kentkart database

    Kentkart veritabanı kullanılarak akıllı durak veri trafiğinin analizi

    DENİZ KARABAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMİH UTKU