Toplu taşıma sistemi optimizasyonu
Public transit system optimization
Yazar: SERHAT POLAT
Danışman: PROF. DR. HALİT ÖZEN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ DELİCE
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Akıllı ulaşım sistemleri = Intelligent transportation systems ; K-En Yakın Komşu Algoritması = K-Nearest Neighbor Algorithm ; Regresyon = Regression ; Toplu taşımacılık = Public transportation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Ulaşım, tüm sorunlarıyla birlikte kentsel alanlar için biçim ve yaşanabilirliği etkileyen temel bir fonksiyondur. Akıllı ulaşım sistemleri (AUS) aracılığıyla mobilite kavramı, son zamanlarda ortaya çıkan problem çözücüler olarak ortaya çıkmaktadır. AUS uygulamalarının kullanıldığı alanlardan biri de işletme ile ilgili kısa vadeli amaçlar ve uzun vadeli altyapı yatırımları için ihtiyaç duyulan yolcu talebidir. Toplu taşıma talebi geleneksel ve karmaşık yöntemlerle uzun süreçler sonucunda elde edilebildiği gibi, makine öğrenmesi yöntemlerini içeren modern yöntemler ile de tahmin edilebilmektedir. Söz konusu yöntemler ulaştırma üst başlığında çokça farklı konuda kullanılmış olmasına rağmen, ara toplu taşıma konusunda oldukça az çalışma vardır. Bu bağlamda çalışma kapsamında Denizli şehrine ait minibüs hatlarının yolcu talebi 3 farklı model kurularak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Öncelikle durak kavramı ile çalışmayan minibüs hatlarına ait alt bölgeler oluşturulup Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) kullanılarak veri analizi gerçekleştirilmiş, böylece modellerde girdi olarak kullanılacak matris elde edilmiştir. Ardından veri üzerinde gerekli analizler yapılarak en uygun girdi matrisleri ile Regresyon, Yapay Sinir Ağları (YSA) ve K En Yakın Komşu (KNN) modelleri kurulmuştur. Oluşturulan modellerin minibüs talebi tahmin edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Transportation, together with all its problems, is a basic function that affects the form and livability for urban areas. The concept of mobility through intelligent transportation systems (AUS) is emerging as problem solvers in recent times. One of the ITS implementation areas is passenger demand forecast which is needed both for short-term operational management aims and long-term infrastructure investments. Public transportation demand can be obtained as a result of long processes with traditional and complex methods, as well as with modern methods including machine learning methods. Although these methods have been used in many different subjects in the transportation topic, there are very few studies on paratransit transportation. In this context, it is aimed to estimate the passenger demand of the minibus lines belonging to the city of Denizli by establishing 3 different models within the scope of the study. First of all, sub-regions of minibus lines that do not have stop locations were created and data analysis was carried out using Geographic Information Systems (GIS). Thus, the matrix to be used as input in the models was obtained. After the necessary analyzes were made on the data, Regression, Artificial Neural Networks (ANN) and K Nearest Neighbor (KNN) models were established with the most appropriate input matrices. The minibuses demand was predicted with the created models and the results were compared.