Kordon tipi trafik bölgelerinde akıllı trafik sayım araçları yardımıyla sürdürülebilir bir başlangıç-son matrisi geliştirilmesi
Developing a sustainable origin-destination matrix with intelligent traffic measurements tools in cordon-type traffic zones
Yazar: BEYLUN ÖZLÜ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA SİNAN YARDIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
İçinde bulunduğumuz dijital çağda kent içi ulaştırma sistemleri, Akıllı Ulaşım Sistemi bileşenlerinden veri tabanlı yönetim araçlarıyla desteklenmekte ve bu durum çeşitli düzeylerdeki planlama faaliyetlerinde karar vericilere sürdürülebilir ve etkin çözümler sunmak adına karar destek sistemleri geliştirmeyi gerektirmektedir. Bu tez, Bluetooth Sensör (BS) ve Mikrodalga Radar Sensörlerden (RTMS) yararlanılarak, ağın büyüklüğüne göre taktik-işletme düzeyde, kordon tipi trafik bölgelerinin giriş-çıkış kapıları arasındaki karayolu taşıtlarının hacimlerini belirlemeye yönelik bir Başlangıç-Son matrisinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. B-S matrisleri oluşturulurken BS ve RTMS'lere ait veri kaynaklarının formatları işlenip birbirlerine entegre edilmiş ve ortak kullanım algoritması oluşturulmuştur. Bu bağlamda, sensör verilerini düzenli olarak hesaplayacak veri tabanı mimarisi önerilmiş olup, düşük maliyetli ve sürdürülebilir B-S matrisini gerçek zamanlı oluşturmak, trafik hacim dağılım değerlerinin doğruluğunu artırarak sürdürülebilir veri yönetimine katkı sağlamak amaçlanmıştır. 
Sensör verileriyle B-S matris oluşturma literatürü incelendiğinde, çalışmamız literatürdeki benzerlerinden farklı olarak, iki farklı sensör verisinin bütünleşmiş kullanımı ile bluetooth sensör verilerinde taşıt-diğer kullanıcılar arasında ayrım yapılabilmesi için geliştirilmiş algoritmalarla dikkat çekmektedir. Tez kapsamında uygulama alanı olarak İstanbul Tarihi Yarımada kordon bölgesi seçilmiş ve bölgede konumlandırılmış 35 adet BS ile 18 adet RTMS verisi ile çalışılmıştır.
Bluetooth Sensör verilerine ait veri gürültüsü sadeleştirme probleminin de incelendiği tezde, İstatistiksel analiz araçlarından SMA ve Threshold modellerine dayanan ve zaman serileri yardımıyla sadeleştirme yapan bir algoritma ile kural tabanlı yaklaşıma dayanan, sensör verileri işlenerek oluşturulmuş cihaz hız değerlerini kullanarak sadeleştirme yapan iki farklı algoritma önerilmiştir. Çıktılar Jaccard Benzerlik Katsayısı kullanılarak karşılaştırılmıştır. Algoritma sonucunda sensörler ile eşleşme sağlayan taşıtlara ait kimlik numaraları belirlenmiştir. B-S matrisi hazırlanırken taşıt kimlik numaralarının takibi yapılarak, örneklem hacmini temsil edebilecek, bölgedeki i-j çiftleri arasında dağılım oranları bulunmuş ve RTMS taşıt sayım değerleriyle birleştirilmiştir. Önerilen entegrasyon algoritması yardımıyla elde edilen trafik hacim verileri kullanılarak günlük ve saatlik B-S matrisleri oluşturulmuş, erişilen veriler analiz edilmiştir. Elde edilen B-S matrisleri ileride gerçekleştirilmesi muhtemel çalışmalar için altyapı olma özelliği taşımaktadır.

Abstract:
Amidst the advancements of digital era, urban transportation systems increasingly rely on data-driven management tools from Intelligent Transportation System (ITS) components. This development necessitates decision support systems to provide sustainable solutions across various levels of urban planning. This thesis focuses on developing an Origin-Destination (B-S) matrix using Bluetooth Sensors (BS) and Microwave Radar Sensors (RTMS) to estimate vehicular volumes between entry and exit points in cordon-type traffic zones at the tactical-operational level. BS and RTMS data formats were processed, integrated, and a unified algorithm was developed to facilitate their combined usage. A database architecture was proposed to systematically compute sensor data, with the aim of producing a low-cost, sustainable real-time B-S matrix, enhancing the accuracy of traffic volume distribution, and contributing to sustainable data management.
This study stands out by integrating two distinct sensor types and developing algorithms that differentiate between vehicles and other users within BS data. The application area chosen was Istanbul's Historic Peninsula, where data from 35 BS and 18 RTMS units were utilized. The study addresses BS data noise reduction through two algorithms: one based on statistical tools (SMA and Threshold models), and the other on rule-based approaches using speed data. The results were compared using the Jaccard Similarity Coefficient. Vehicle identification numbers were tracked during B-S matrix construction to determine distribution ratios between i-j pairs, representing the sample size, which were then combined with RTMS vehicle count data. Daily and hourly B-S matrices were generated and analyzed. These matrices provide a foundational infrastructure for future studies.