İzole sinyalize kavşaklar için derin öğrenme yaklaşımı ile gecikme modelleri geliştirilmesi
Development of delay models with a deep learning approach for isolated signalized intersections
Yazar: BERK BAYRAKDAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM DOĞAN
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında temel trafik mühendisliği kavramları, sinyalizasyon sistemleri ve gecikme hakkında genel bilgiler verilmiş olup, Kırıkkale ilinde bulunan Sanayi Kavşağındaki ana ve tali yaklaşım kollarına ait taşıt gecikmeleri incelenmiştir. Kavşaktaki ortalama taşıt gecikmeleri devre bazında tespit edilerek elde edilen saha sonuçları, analitik modeller (HCM ve Avustralya), CORSIM trafik simülasyon programı ve yapay zekâ modelleri (Yapay Sinir Ağları-YSA ve Derin Öğrenme Modeli-DÖM) ile tahmin edilen gecikme değerleriyle karşılaştırılmıştır. Böylelikle hangi modelin gerçek gecikme değerlerine daha yakın sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Tüm modellerin sonuçları Ana Kol (Ankara Caddesi Kırıkkale İstikameti) ve Tali Kol (Yavuz Sultan Selim Caddesi ve 254. Sokak) için ayrı ayrı hesaplanmıştır. Yapay zekâ modellerinde iki farklı veri kümesi kullanılmıştır. İlk veri kümesinde (GD-1), girdi değişkenleri olarak kırmızı ve sarı süre, yeşil süre, devre süresi, yeşil sürenin devre süresine oranı, toplam taşıt sayısı, ağır ticari taşıt sayısı ve ağır ticari taşıt sayısının toplam taşıt sayısına oranı kullanılmıştır. İkinci veri kümesinde (GD-2) ise girdi değişkenleri olarak kırmızı ve sarı süre, toplam taşıt sayısı, ağır ticari taşıt sayısı kullanılmıştır. Yapay zekâ ile oluşturulan modeller, arazi ölçümleri ile elde edilen veriler ile eğitilmiş ve test edilmiştir. Modellerin genelleme kabiliyetini arttırmak için modellerin eğitiminde çapraz doğrulama tekniği uygulanmıştır. Modellerin değerlendirilmesinde Ortalama Karesel Hata (OKH), Ortalama Karesel Hataların Karekökü (OKHK) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH) performans ölçütleri olarak seçilmiştir. Modellerin performanslarının karşılaştırılması sonucunda, hem ana kol hem de tali kolda, DÖM ile GD-1'e göre oluşturulan modelin, kavşakta gözlemlenen gerçek gecikme değerlerine en yakın sonuçları verdiği yani en iyi tahmin performansını gösterdiği tespit edilmiştir. Ayrıca yapay zekâ modellerinin, diğer modellere kıyasla gerçek gecikme değerlerine daha yakın sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. DÖM' nin başarılı sonuçlar üretmiş olması, Adaptif Sinyal Yönetim Sistemi (ASYS) ile yönetilen izole sinyalize kavşaklardaki taşıt gecikmelerinin hesaplanmasında DÖM'nin daha etkin olacağını göstermektedir.

Abstract:
In this thesis study, basic traffic engineering concepts, signaling systems and general information about delay are given, and vehicle delays of the main and secondary approaches in the Sanayi intersection in Kırıkkale province have been examined. The average vehicle delays at the intersection were determined on a cycle basis and the results were compared with the delay values estimated by analytical models (HCM and Australia), the CORSIM traffic simulation program and artificial intelligence models (Artificial Neural Networks-ANN and Deep Learning Model-DLM). Thus, it was determined which model gave results closer to the actual delay values. The results of all models were calculated separately for the main approach (Ankara Street Kırıkkale Direction) and the secondary approaches (Yavuz Sultan Selim Street and 254. Street). Two different data sets are used in artificial intelligence models. In the first data set (GD-1), input variables are red and yellow duration, green duration, cycle length, ratio of green time to cycle length, total number of vehicles, number of heavy commercial vehicles and the ratio of heavy commercial vehicles to total number of vehicles. In the second data set (GD-2), red and yellow duration, total number of vehicles, number of heavy commercial vehicles are used as input variables. Models created with artificial intelligence were trained and tested with data obtained from field measurements. In order to increase the generalization ability of the models, K-fold cross validation technique was applied in the training of the models. In the evaluation of the models, Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Percent Error (MAPE) were chosen as performance criteria. As a result of the comparison of the performances of the models, it was determined that the model created according to DLM with GD-1 in both the main approach and the secondary approach gives the closest results to the actual delays observed at the intersection, that is, it shows the best prediction performance. In addition, it has been observed that artificial intelligence models give results closer to actual delay compared to other models. The fact that DLM has produced successful results indicates that it will be more effective in calculating vehicle delays in isolated signalized intersections managed with Adaptive Signal Management System (ASMS).