Tren gecikmelerinin tahmini ve dakiklik analizi için Markov zincirleri modeli
A Markov chains model for train delay prediction and punctuality analysis
Yazar: MEHMET ŞİRİN ARTAN
Danışman: PROF. DR. İSMAİL ŞAHİN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Planlı kentiçi ve şehirlerarası demiryollarında trenler, tarifeli kalkış ve varış zamanlarını içeren bir zaman çizelgesine (orere) göre işletilir. Çizelgeye bağlılık, demiryolu sistemi başta olmak üzere her ulaştırma türündeki en önemli performans ölçütlerinden biri olarak kabul edilir. Ancak trenler tahmin edilemeyen olaylarla karşılaştığında, hat kesimlerindeki seyir sürelerinde ve istasyonlardaki bekleme sürelerinde kaçınılmaz değişkenlikler meydana gelir ve böylece çizelgeden sapmalar (gecikmeler) ortaya çıkar. İyi yönetilmemesi durumunda gecikmeler, demiryolu hizmetlerinin verimliliğini düşürebilir, seyahat süresini uzatabilir, yolcuların aktarmalarını kaçırmasına neden olabilir ve hizmet kalitesini düşürebilir. Demiryolu işletiminde ortaya çıkan ana zorluklardan biri, trenlerin gecikmesi durumunda, bu gecikmelerin doğru tahmin edilmesidir. Ortaya çıkabilecek gecikmelerin yeri ve büyüklüğünün doğru tahmin edilmesi, tolerans sürelerinin etkili tahsisine, bu sürelerin tam olarak kullanılmasına ve demiryolu altyapısının daha iyi kullanılması ile kapasitenin boşa harcanmamasına yardımcı olabilir. Ayrıca bir demiryolu hattındaki trenlerin akım aşağı istasyonlardaki gecikmesinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, hizmet güvenirliğini arttırmaya ve yolcu memnuniyetini arttırmak için beklenen gecikmeyi yolculara bildirmeye yardımcı olabilir. Bu tezde, trenlerin gecikme tahmini/analizi için Markov zinciri modeli tren hareketlerine uyarlanmıştır. Markovyen özellik testi sonucunda tren gecikmelerinin, Markov zincirleriyle modellenebilecek bir rastgele değişken olduğu görülmüştür. Homojenlik ve durağanlık kabulleri istatistiksel olarak test edilmiştir. Hipotez testleri sonucunda reddedilen homojenlik ve durağanlık kabullerinin, tahmin hatalarını arttırdığı öngörülmüştür. Homojen Markov zincirleri (M1), ağ genelinde gecikmeleri ve tolerans sürelerini oldukça pratik bir şekilde analiz edilebilmekte, ancak gecikme tahmini için yetersiz kalmaktadır. İstatistiksel olarak homojenliği reddedilen özellikleri heterojen kabul edilen Markov zincirleri (M2, M3) ise daha doğru gecikme tahminleri yapmak, istasyon/kesim düzeyinde gecikme analizleri yapmak ve istasyon/kesim düzeyinde tolerans sürelerini değerlendirmek için elverişli olmakla beraber uygulama bakımından daha zordur.

Abstract:
Trains operate with respect to timetables constituting planned arrival and departure times in scheduled urban and intercity railways. Timetable adherence is assumed to be one of the significant performance measures of transportation systems including railways. When trains encounter unexpected events, however, running times at the line sections between stations and waiting times at stations may vary, and hence deviations from schedules (i.e., delays) emerge. In case that delays are not managed well, effectiveness of the railway services can deteriorate, journey times can lengthen, passengers can miss their connecting trains, and service quality can deteriorate. One of the major difficulties encountered in railway operations is to predict train delays correctly. Prediction of location and magnitude of delays in a correct manner can help allocating time allowances efficiently and using them in full, utilizing the railway facilities efficiently, and preventing inefficient capacity consumption. Additionally, predicting delays at the downstream stations precisely allows to increase service reliability and to announce the expected delay in order to increase passenger satisfaction. In this thesis, Markov chain models are adopted to train movements to predict and analyze their delays. Markov property test indicates that train delays can be modeled as random variables using Markov chains. Homogeneity and stationary tests have also been conducted. It is foreseen that implementing homogeneity and stationary assumptions which are rejected by hypothesis tests increase prediction errors. Homogeneous Markov chain model (M1) can be used to analyze delays and time allowances network wide in a practical manner, but it does not show sufficient performance in delay prediction. Heterogeneous Markov chain models (M2, M3), on the other hand, are appropriate to predict delays better, analyze delays at the station/section level, and evaluate time allowances at the station/section level, but their application is more difficult.