Sayısal modelleme ile otopark yer seçiminin belirlenmesi
Determining the location of car park by digital modeling
- Tez No: 978914
- Danışmanlar: PROF. ATİLA GÜL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Peyzaj Mimarlığı, Landscape Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık, Planlama ve Tasarım Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Peyzaj Mimarlığı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kentleşme sürecinde yaşanan hızlı dönüşüm, bireysel araç kullanımını artırmış ve bu durum, kent içi ulaşım sistemlerinde çeşitli yapısal sorunları beraberinde getirmiştir. Bu sorunların başında gelen otopark yetersizliği, trafik yoğunluğunu artırmakta; aynı zamanda çevresel sürdürülebilirlik, kent estetiği ve yaya güvenliği üzerinde olumsuz etkiler yaratmaktadır. Bu bağlamda, açık otopark alanlarının doğru biçimde planlanması, kentsel planlama çalışmalarında stratejik bir önem taşımaktadır. Araştırma kapsamında, otopark yeri seçiminde etkili olan ölçütler beş ana grupta sınıflandırılmıştır. Bunlar; mekânsal ve teknik ölçütler, doğal ölçütler, sosyal ölçütler, yasal ölçütler ve ekonomik ölçütlerdir. Bu veriler Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamında mekânsal katmanlar hâlinde işlenmiş ve analiz edilmiştir. Modelleme sürecinde, çok kriterli karar ortamlarında esnek öğrenme ve genelleme kabiliyetine sahip olan Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli tercih edilmiştir. YSA modeli, mekânsal kriterler arasında bulunan karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri öğrenerek potansiyel otopark alanlarını yüksek doğrulukla belirleme yeteneği göstermektedir. Modeli oluşturmada kullanılan eğitim ve test verileri beş ana ölçüt ve bu ölçütlere bağlı yirmibir alt ölçütten beslenmiş, bu ölçütler arasındaki önemlilik katsayıları analitik hiyerarşi süreci (AHS) ile belirlenmiştir. Çalışmada pilot bölgeler Isparta kent merkezinden seçilmiş ve bu pilot bölgelerden elde edilen uygunluk haritası, yerel yönetimlerin kent içi otopark planlamasında karar alma süreçlerine katkı sağlayabilecek somut bir çıktı sunmuştur. Elde edilen bulgular, yapay sinir ağı temelli sayısal modellemenin, geleneksel yaklaşımların ötesine geçerek, daha dinamik ve veri odaklı planlama araçları geliştirilmesine imkân tanıdığını göstermektedir
Özet (Çeviri)
The rapid transformation experienced during the urbanization process has increased individual vehicle use, leading to various structural problems in urban transportation systems. A lack of parking spaces, foremost among these problems, increases traffic congestion and negatively impacts environmental sustainability, urban aesthetics, and pedestrian safety. In this context, the accurate planning of open parking spaces is of strategic importance in urban planning studies. Within the scope of the research, the criteria affecting parking lot selection were classified into five main groups: spatial and technical criteria, natural criteria, social criteria, legal criteria, and economic criteria. These data were processed and analyzed in spatial layers within a Geographic Information Systems (GIS) environment. In the modelling process, an Artificial Neural Network (ANN) model was chosen, which has flexible learning and generalisation capabilities in multi-criteria decision-making environments. The ANN model demonstrates the ability to identify potential parking spaces with high accuracy by learning the complex and nonlinear relationships between spatial criteria. The training and test data used to create the model were fed by five main criteria and twenty-one sub-criteria, and the significance coefficients between these criteria were determined using the analytical hierarchy process (AHP). Pilot areas in the study were selected from the Isparta city centre, and the suitability map obtained from these pilot areas provided concrete output that could contribute to local governments' decision-making processes regarding urban parking planning. The findings demonstrate that artificial neural network-based computational modelling transcends traditional approaches, enabling the development of more dynamic and data-driven planning tools.
Benzer Tezler
- Sürücülerin elektrik motorlu otomobillere yaklaşımlarının analitik hiyerarşi süreci yöntemiyle belirlenmesi
Determining the attitudes of drivers towards electric motor cars by using analytic hierarchy process
MERT GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL SELÇUK ÖĞÜT
- İstanbul'da eğitim donatımlarının planlanmasına ve uygulanmasına yönelik model araştırması
Model research on planning and application of education infrastructures in Istanbul
SUAT ÇABUK
Doktora
Türkçe
2003
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ÜNAL
- Elektrikli araçların dağıtım şebekesine etkisinin maliyet analizi ve genetik algoritma ile en iyileştirilmesi
Effects of electric vehicles on distribution network, cost analysis and optimization with genetic algorithm
HAZAL ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN EMRE TÜRKAY
- 3D-GIS based procedural modeling in contemporary urban planning and design practice
Güncel kentsel planlama ve tasarım uygulamalarında 3B-CBS tabanlı yordamsal modelleme
CEM DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY KEREM KORAMAZ
- Derin kazılarda 2B ve 3B sonlu elamanlar yöntemleri ile elde edilen sonuçların karşılaştırılması
Comparison of results obtained by 2D and 3D finite element methods in deep excavations
GÖKSU TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEYHAN FIRAT