Lastik tekerlekli toplu taşıma sistemi durak etki alanının akıllı ulaşım sistemi verileri ile belirlenmesine yönelik bir model geliştirilmesi
Developing a model to determine rubber-tyred transit system bus stop influence zone with intelligent transportation system data
Yazar: ABDULLAH MALTAŞ
Danışman: PROF. DR. HALİT ÖZEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Akıllı ulaşım sistemleri = Intelligent transportation systems ; Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems

Özet:
Ulaştırma sistemlerinde seyahat süresi gidilecek yer, ulaşım türü ve güzergahın seçiminde en önemli parametrelerden biridir. Ayrıca, ulaşım sistemlerinin ve türlerinin performansının ölçülmesi, benzetim modelleri ve ulaşım planlaması çalışmalarına girdi teşkil etmektedir. Geleneksel ulaşım talep modeli olan dört aşamalı seyahat talep tahmin modelinin üç aşamasında ve aktivite tabanlı modellerde seyahat süresi doğrudan veya dolaylı olarak mutlaka kullanılmaktadır. Dolayısıyla doğru bir seyahat süresi yaklaşımı belirlemek ulaşım planlaması çalışmalarında kritik öneme sahiptir.
    
    Genel trafiğin olduğu kadar toplu taşıma hatlarının seyahat sürelerinin de doğru bir şekilde tahmin edilmesi gerekmektedir. Özellikle karma trafikte işletilen sistemler göz önüne alındığında taşıtların seyahat süresi pek çok faktörden etkilenmektedir. Bu faktörlerin içinde en önemli parametrelerden biri de toplu taşıma sistemi taşıtlarının yavaşlama ve hızlanma bölgesi olarak ifade edilen durak etki alanlarıdır. Gerek yakıt tüketimi, emisyon salımı gibi ulaştırma işletmesini ilgilendiren çalışmalarda gerekse ulaşım planlaması çalışmalarında bu alanların doğru şekilde tespit edilerek modellere dahil edilmesi, çıktıların daha gerçekçi sonuçlar vermesini sağlamaktadır. Bilhassa planlamaya yönelik çalışmalarda iki düğüm noktası arasında yer alan bağlantılar üzerinde toplu taşıma seyahat süreleri durak etkisi dikkate alınmaksızın hesaplanmaktadır. Bu çalışmada durak etki alanlarının seyahat süresi üzerindeki etkisi ortaya konularak bu alanların belirlenmesine yönelik bir metodoloji geliştirilmiş ve bu kapsamda Facebook Prophet algoritması kullanılarak durak etki alanları belirlenmiştir. 
    
    Çalışma kapsamında İstanbul Avrupa Yakası'nda sahil şeridi boyunca sinyal ve darboğazların bulunmadığı belirli bir yol kesimi çalışma alanı olarak belirlenmiştir. Seçili yol kesiminde işletilen bir otobüs hattına ait Otomatik Araç Konumu Belirleme (AVL) sistemi verileri ile söz konusu hatta ilişkin hız ve konum bilgileri elde edilmiştir. Bu veriler Coğrafi Bilgi Sistemleri kullanılarak güzergah ile ilişkilendirilmiş, veri madenciliği tekniklerinden faydalanılarak AVL verilerinin işlenmesi ve çalışmaya uygun hale getirilmesi sağlanmıştır. 
    
    Veriler işlendikten sonra Facebook Prophet'in değişim noktası tespit yönteminden yararlanılarak otobüs hareketlerinin güzergah boyunca eğilimi modellenerek eğilimin kritik düzeyde değiştiği değişim noktaları tespit edilmiştir. Bu değişim noktalarına göre durak etki alanlarının başlangıç ve bitiş kilometreleri tespit edilmiştir. Ardından baz modele göre çalışmada kullanılan modelin etkinliği ortaya konulmuştur. Son olarak bir karşılaştırma yöntemi olarak seçilen K-ortalama kümeleme yöntemi ile sınıflandırılan veriler dikkate alınarak Facebook Prophet modelinin daha başarılı olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
In transportation systems, travel time is one of the most important parameters in the destination, mode, and route choice. It is also an input for measuring the performance of transportation systems and modes, simulation models, and transportation planning studies. Travel time is used directly or indirectly in three steps of the traditional four-step travel demand model and in the activity-based model. Therefore, determining the appropriate travel time approach is critical in transportation planning studies.

Travel times of public transit lines as well as general traffic need to be accurately estimated. Especially, the travel time of vehicles is affected by many factors for the transit systems operated in mixed traffic. One of the most important parameters among these factors is the bus stop influence zones, where public transit system vehicles decelerate and accelerate. Both in studies related to transportation operations such as fuel consumption and emission release and in transportation planning studies, the accurate determination of these zones and their integration into the models provide more reliable outputs. Especially in transportation planning studies, public transit travel times on the links between two nodes are calculated without considering the bus stop influence. In this study, the effect of bus stop influence zones on travel time was introduced. Then a methodology for detecting these zones was developed and bus stop influence zones were identified by using the Facebook Prophet algorithm. 

Within the scope of the study, a road section without traffic signals and bottlenecks along the coastal road on the European side of Istanbul was selected as the study area. Automatic Vehicle Location (AVL) system data of a bus line operating on the selected road section was used to obtain speed and location information for the buses. These data were associated with the route using Geographic Information Systems, and AVL data was processed and prepared for the study by utilizing data mining techniques. 

After processing the data, Facebook Prophet's changepoint detection method was used to model the trend of bus movements along the route and changepoints where the trend changed critically were identified. According to these changepoints, the beginning and ending kilometers of the bus stop influence zones were determined. Then, the effectiveness of the model used in the study was demonstrated by comparing it with the base model. Finally, it has been concluded that the Facebook Prophet model gives more successful results considering the data classified by the K-means clustering method, which was selected as a comparison method.