Anfis ve popülasyona dayalı optimizasyon algoritması kullanılarak izole bir kavşağın sinyal zamanınıntahmini
The prediction of the signal timing of an isolated intersection using a combination of anfis and population-based optimization algorithm
Yazar: AMIR SHAHKAR
Danışman: PROF. DR. ŞEREF ORUÇ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Ulaşım = Transportation

Özet:
Trafik sıkışıklığı, hızla artan araç ve yaya nüfusu nedeniyle özellikle metropolitan alanlarda ele alınması gereken meselelerden biri haline gelmektedir. Kaza sayısındaki artış, hava kirliliği, trafik kuyruklarındaki zaman ve enerji kaybı, bu sıkışıklığın neden olduğu en önemli sorunlardandır. Kentsel trafiğin doğası dinamiktir. Trafik sinyallerinin amacı; güvenli seyahat sağlarken, yoğun kavşaklarda yol kapasitesini arttırarak gecikmeleri azaltmaktır. Günümüzde trafik sinyal zamanlamasını optimize eden yöntemler, kavşaktaki trafik dinamiklerini yeterince yakalaymayan matematiksel modellere dayanmaktadır. Bu nedenle trafiğin yoğun olduğu saatlerde kavşaklardaki tıkanıklık sorununu aşabilmek için düşük performanslı matematiksel modeller yerine uyarlamalı trafik kontrol modellerinin kullanımı kaçınılmaz hale gelmiştir. İstanbul ,Türkiye'nin en büyük şehridir. Şehir; uluslararası, ticari, siyasi, akademik, sosyal, sanatsal ve kültürel anlamda her yıl çok büyük sayıda turist ağırlamaktadır. İstanbul, Avrupa yakasında 76,5 milyon metrekare civarında bir alan kaplamaktadır. 200 milyonluk yolcu kapasitesi ve 350'den fazla uçuş noktası ile birlikte dünya listelerinde çok büyük avantaja sahiptir. Dolayısıyla bahsedilen bütün faaliyetler, şehrin ne denli bir trafik yüküne maruz kaldığını görme noktasında yeterlidir.  Bu tez çalışmasındaki veriler, video kameralar vasıtasıyla Cumhuriyet Caddesi Yarımburgaz 34303 Küçükçekmece / İstanbul üzerinde dört kollu ve üç fazlı kavşaktan toplanmış ve Excel ortamında kullanabilecek veri formatına dönüştürülmüştür. Kavşağa ait hacim sayımı tamamlandıktan sonra zirve saat standardı elde edilmiştir. Sabah, öğlen ve akşam için belirli saatlerde yüksek araç hacmi (aşırı doygun durumlar) zirve saatin ne zaman gerçekleştiğini göstermektedir. Bu çalışmada, ANFİS mimarisine uygun, kaliteli ve hatasız girdiler elde edebilmek için VİSSİM simülasyon modeli kullanılmıştır. VİSSİM trafik simülasyon ortamında kavşağın modellenmesi için trafik hacim verileri ve diğer bağımlı parametreler girilmiş, programın tasarım özelliği kullanılarak optimum yeşil süre, kuyruk uzunluğu ve gecikme değerleri elde edilmiştir. Tasarım sonrası elde edilen değerlerde iyileşmeler olduğu, kavşaktaki doygunluk oranının kritik değerlerin altında kaldığı gözlenmiştir. Tasarladığımız ANFİS-Type1 mimarisi üç girdi ve bir çıktıdan oluşmaktadır. ANFİS, sistemin kurallarını uyarlamalı olarak öğrenen ve değiştiren birinci sıra Sugeno-FIS'e dayanmaktadır. ANFİS eğitimi, bir optimizasyon algoritması kullanarak öncül ve sonuç parametrelerinin belirlenmesi anlamına gelmektedir. ANFİS ile başarılı sonuçlara ulaşmak doğrudan eğitildiği optimizasyon algoritmalara bağlıdır. Bu çalışmada eğitim süresinde parametreleri ayarlamak ve hataları minimize edebilmek için Tek-amaçlı (GA, PSO, HS) ve Çok-amaçlı (MOPSO, NSGAΙΙ) algoritmalar kullanılmıştır. Tek-amaçlı algoritmalar ile yapılan simülasyon sonuçları incelendiğinde, ANFIS-GA'in ANFIS-PSO ve ANFIS-HS'den daha iyi tahminler gösterdiği gözlenmiştir. Çok-amaçlı algoritmalar ile yapılan simülasyon sonuçları incelendiğinde, ANFİS-MOPSO'nun ANFİS- NSGAΙΙ'dan daha iyi tahminler gösterdiği gözlenmiştir.

Abstract:
Due to the rapidly increasing number of vehicles and pedestrian population, traffic congestion has become one of the issues to be addressed specifically in metropolitan areas. An increase in the number of accidents, air pollution, and loss of energy and time due to the queue of traffics are among the most important problems caused by traffic congestion. Urban traffic is dynamic in nature. The purpose of traffic signals is to provide safe travel and decrease the time of traffic delays by increasing the road capacity at crowded intersections. Nowadays, methods to optimize traffic signal timing are based on mathematical models that don't adequately capture traffic dynamics at an intersection. Therefore, it has become inevitable to use adaptive traffic control models as a replacement for low-performance mathematical models in order to overcome the traffic congestion problem at the intersections during peak hours. Istanbul is the largest city in Turkey. In international, commercial, political, academic, social, artistic, and cultural terms, a city hosts numerous tourists annually. Istanbul covers an area of approximately 76,5 million square meters on the European side. It has a 200 million seating capacity together with more than 350 flight points, which are considered to be great advantages on the world lists. Therefore, all the above-mentioned activities are sufficient to show the level of traffic the city is exposed to. The data of the current thesis study was collected from three-phase and four-way intersections in Cumhuriyet road, Yarimburgaz 34303, Kuchukchekmece, Istanbul and converted into a data format that can be used in excel environment. After the volume count related to an intersection was completed, the peak hour standard obtained. High vehicle volume (super-saturated situations) at certain times of the day (morning, noon, and evening) indicates the times of peak hour occurrence. In the current study, the VISSIM simulation model was utilized to obtain high quality, and error-free inputs suitable for the ANFIS architecture. In the VISSIM traffic simulation environment, traffic volume data and other related parameters were entered to model the intersection, and optimum time of the green signal, length of queue of traffic, and traffic delay values were obtained by utilizing the design feature of the program. After the design was completed, we observed that there were improvements in the values obtained, and the saturation degree at the intersection remained below the critical values. The ANFIS-Type1 architecture we designed incorporates three inputs and one output. ANFIS is based on the first order SUGENO-FIS which learns and changes the rules of the system, adaptively. ANFIS training means the calculation of the precursor and resultant parameters using an optimization algorithm. Achieving successful results with ANFIS depends directly on the optimization algorithms that are trained for. In the current study, single-objective (GA, PSO, HS) and multi-objective (MOPSO, NSGAΙΙ) algorithms were used to regulate the parameters and minimize errors during the training period. By analyzing simulations completed by the single-objective algorithms, we discovered that ANFIS-GA resulted in better estimations than ANFIS-PSO and ANFIS-HS. In addition, By analyzing simulations completed by the multi-objective algorithms, it was found out that ANFIS-MOPSO resulted in better estimations than ANFIS-NSGAΙΙ.