Tren gecikme tahminlerinin iyileştirilmesi için bulanık durumlu markov zincirleri
Markov chains with fuzzy states for improving train delay predictions
- Tez No: 958884
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL ŞAHİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ulaşım, Mühendislik Bilimleri, İnşaat Mühendisliği, Transportation, Engineering Sciences, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ulaştırma Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Markov zincirleri yöntemi, stokastik geçiş olasılıkları matrisine dayanmaktadır. Geçiş olasılıklarının Markov matrisindeki konumu ve büyüklüğü, tren gecikmelerinin dinamik davranışını anlamak için doğrudan bir yol sağlar. Markov zincirlerinin bu özelliği, tren gecikmelerinin modellenmesi ve analizinde çeşitli avantajlar sunar. Kare matrisin köşegeni üzerindeki olasılıklar gecikmenin değişmediğini, köşegenin sağındakiler gecikmenin arttığını ve solundakiler gecikmenin azaldığını gösterir. Bu matrisler kullanılarak yapılan gecikme tahminleri, tekil gecikme değerleri olarak değil, olasılık dağılımları olarak elde edilir. Gecikme tahminlerinin olasılık dağılımı şeklinde sunulması, demiryolu sistemlerinin stokastik doğasını yansıtması bakımından oldukça önemlidir. Bu tezde, Hollanda demiryolu ağında kullanılan periyodik çizelgelerin güvenilirlik düzeyi Markov zincirleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Ardışık seferler arasındaki ilişki ve tampon sürelerinin etkisi dikkate alınarak yapılan bu çalışmada, kararlı durum olasılıkları ilk kez homojen olmayan Markov zincirleri tekniği kullanılarak elde edilmiştir. Elde edilen olasılıkların gözlenen gerçek gecikme oranlarıyla büyük ölçüde örtüşmesi, Markov zincirlerinin tren gecikmelerindeki belirsizlikleri başarılı bir şekilde yeniden üretebildiğini ortaya koymuştur. Çizelgenin dakiklik ve sağlamlık düzeyinin yüksek olduğu nicel bilgilerle doğrulanmış ve yöntemin farklı hat ve tren türü özelliklerinde geçerliliğini koruduğu ortaya koyulmuştur. Markov matrislerinin analiz için sunduğu avantajlara rağmen, yöntem gecikme tahmini hassasiyeti açısından önemli bir zayıflığa sahiptir. Markov matrislerinin oluşturulması sürecinde, gecikmeler“gecikme durumu”olarak bilinen aralıklara gruplandırılır ve aynı aralıkta yer alan tüm değerler tek bir temsili değere eşit kabul edilir. Bu yaklaşım, tren gecikmelerinin yeterli hassasiyetle temsil edilememesine yol açarak tahmin hatalarının artmasına sebep olmaktadır. Bu sorunu aşmak için tren gecikmeleri tahmininde ilk kez bulanık durumlu Markov zincirleri kullanılmıştır. Elde edilen gecikme tahminleri, klasik Markov zincirleri ve yapay sinir ağları modellerinin tahmin sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Üçgensel üyelik fonksiyonları kullanılarak tanımlanan gecikme durumları sayesinde gecikmeler hassas şekilde değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, Markov zincirlerinin gecikme tahmin performansı artırılmış ve özellikle büyük tahmin ufuklarında yapay sinir ağlarından daha iyi performans göstermesi sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Markov chains method relies on stochastic transition probability matrices. The position and magnitude of probabilities within these matrices provide valuable insights into the dynamic behavior of train delays. Diagonal probabilities indicate no change in delay, while those to the right and left suggest increases and decreases, respectively. Delay predictions using these matrices are obtained not as singular values but as probability distributions, which better reflect the stochastic nature of railway systems. In this thesis, the reliability level of periodic timetables used in the Dutch railway network was evaluated using Markov chains. This study, which considers the relationship between successive trips and the impact of terminal times, employed the non-homogeneous Markov chain technique for the first time to derive steady-state probabilities. The close alignment of the obtained probabilities with observed delay fractions demonstrates that Markov chains can effectively capture the uncertainties in train delays. High levels of punctuality and robustness were quantitatively confirmed, and the approach remained valid across different train and line characteristics. However, a notable limitation exists regarding their precision in delay prediction. During matrix construction, delays are grouped into predefined intervals known as delay states, and all values within the same interval are treated as a single representative value. This approach limits the ability to represent train delays with sufficient precision and leads to increased prediction errors. To address this issue, Markov chains with fuzzy states were employed for the first time in train delay prediction. The resulting delay predictions were compared with the predictions of classical Markov chains and artificial neural network models. By defining delay states using triangular membership functions, delays were considered with higher sensitivity. As a result, the delay prediction performance of Markov chains was improved, and the model with fuzzy delay states outperformed the artificial neural networks especially at large prediction horizons.
Benzer Tezler
- Kentiçi raylı sistemlerde tren seyirlerinin istatistiksel analizi
Statistical analysis of train operation in urban rail systems
UMUT SUVAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
UlaşımYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL ŞAHİN
- Tren çizelgeleme problemine karmaşık atölye tabanlı bir yaklaşım: Türkiye Uygulama örnekleri
A job shop-based approach to the train scheduling problem: case studies from Turkey
SELMA SAKA SEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTAN GÜNER
- Tren gecikmelerinin tahmini ve dakiklik analizi için Markov zincirleri modeli
A Markov chains model for train delay prediction and punctuality analysis
MEHMET ŞİRİN ARTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
UlaşımYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL ŞAHİN
- Tek hatlı demiryollarında çatışma çözümlerinin gecikme odaklı istatistiksel analizi
Statistical analysis of delay-based conflict resolutions in single-track railways
İREM OLGAY ŞENKARDEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
UlaşımYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL ŞAHİN
- Çok istasyonlu ve çoklu tren setli bir metro hattının matematiksel modellemesi ve işletim senaryolarının karşılaştırılması
Mathematical modelling of a metro line with multistation and multiple train set and comparison of operational scenarios
ULAŞ CİHANGİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DERYA AHMET KOCABAŞ