Çok hatlı demiryolu istasyonundaki tren gecikmelerinin makine öğrenmesi ile tahmini
Prediction of train delays at multi-line railway stations using machine learning
- Tez No: 960948
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE ÇİMEN, DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE AKYOL ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Demiryolu taşımacılığına yönelik artan talep, çok hatlı istasyonlarda rota çatışmalarını artırarak tren gecikmelerini öngörmeyi zorlaştırmakta ve operasyonel güvenilirliği azaltmaktadır. Bu çalışmada, Prag Ana Tren İstasyonu'ndan bir hafta boyunca toplanan gerçek zamanlı veriler kullanılarak tren varış gecikmelerinin tahmini amaçlanmıştır. Tren tipi, hat yoğunluğu ve haftanın günü gibi etkenler göz önünde bulundurularak makine öğrenmesi temelli tahmin modelleri geliştirilmiştir. Lojistik Regresyon (LR), Destek Vektör Makineleri (SVM), Rastgele Orman (RF) ve Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost) algoritmaları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Hiperparametre optimizasyonu sonrası en yüksek başarıyı XGBoost algoritması göstermiş; test verisinde %64 doğruluk ve %68 F1-skoru elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, tren gecikmelerinin tahmininde makine öğrenmesi yaklaşımlarının etkinliğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Increasing demand for railway transportation makes it more difficult to predict train delays and and reduces operational reliability by intensifying route conflicts at multi-line stations. In this study, the aim is to predict train arrival delays using real-time data collected over the course of one week from Prague Main Railway Station. Machine learning-based prediction models were developed by considering factors such as train type, density, and day of the week. Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithms were comparatively evaluated. After hyperparameter optimization, the XGBoost algorithm achieved the highest performance, with an accuracy of 64% and an F1-score of 68% on the test data. The results demonstrate the effectiveness of machine learning approaches in predicting train delays.
Benzer Tezler
- On the trail of west – east signalling interoperability:A novel proposal for an STM and an interface for ETCS onboard operating on class b trackside signalling systems
Batı – doğu arası karşılıklı işletilebilirliğin izinde: ETCS araç üstü sistemlerin sınıf b hat yanı sinyal sistemleri üzerinde çalışması için yeni bir STM ve arayüz önerisi
ÇAĞLA KIVILCIM ÇİFTCİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- M2 hattı şişli istasyonu platform ayırıcı kapıların ısıl konfora ve hava hareketlerine etkisinin incelenmesi
Effects of psds on thermal comfort and air flow on the M2 line of the sisli subway station
OĞUZ BÜYÜKŞİRİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT GÜR
- Designing, verification and validation of railway signaling systems using coloured petri nets
Demiryolu sinyalizasyon sistemleri için renkli petri ağlarını kullanarak tasarım, doğrulama ve onaylama
ALI ELHAYEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
- Bir metro hattında araç kapasitesinin artırılmasının orta gerilim ve cer sistemleri üzerine etkileri
The effects of increasing vehicle capacity on medium voltage and traction systems in a metro line
ZENNURE YENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiRaylı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Железнодорожное Строительство в Крыму во второй половине XIX - начале ХХ века
XIX. yy. ikinci yarısı - XX. yy başlarında Kırım'da demiryolu inşası
YUNUS EMRE AYDIN
Doktora
Rusça
2023
TarihM. V. Lomonosov Moscow State UniversityTarih Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OLGA VLADİMİROVNA BELOUSOVA