Trafik uygulamalarında veri analitiği ve optimizasyon
Data analytics and optimization in traffic applications
Yazar: ZEYNEP İDİL ERZURUM ÇİÇEK
Danışman: DOÇ. DR. ZEHRA KAMIŞLI ÖZTÜRK
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Ulaşım, toplumdaki tüm insanların vazgeçilmez ihtiyacıdır. Yaya ya da araç ile şehir içi ya da şehir dışı seyahat etmek, nüfus ve araç sayısı artışı sebebiyle gün geçtikçe zorlaşmaktadır. Ulaşım sebebiyle kaybedilen zamanın yol açtığı maddi ve manevi maliyet katlanılması güç bir hale gelmektedir. Trafik sıkışıklığı, ihlaller ve kazalar sebebiyle ortaya çıkan trafik stresi, birçok insanın iş ve ev yaşantısına da olumsuz bir
zemin oluşturmaktadır; hatta trafik stresinin çalışanların verimliliğini düşürdüğü bile düşünülmektedir. Trafikte yaşanan zaman kaybı sebebiyle ortaya çıkan maliyetin boyutu ise oldukça yüksektir. Bu zararlardan korunmak ve şiddetlerini azaltmak için trafikte optimal rotaların seçilmesi, trafik darboğazlarının belirlenmesi, performans ölçümü, kaza analizi vb. konularda optimizasyon, simülasyon ve tahmin çalışmaları
yapılmaktadır. 

Bu çalışmada trafik ile ilgili yaşanan sorunlar için veri analitiği temelli çalışmalar yapılmıştır. Çalışmada bir zaman serisi olarak ele alınan trafik akışının tahminlemesi için Yapay Sinir Ağı temelli özgün ve melez bir model önerilmiştir. Önerilen melez algoritma çok bilinen zaman serisi tahminleme yöntemleri ile karşılaştırıldığında oldukça başarılı tahminler elde edildiği görülmüştür. Bunun yanı sıra, Eskişehir'de yaşanan kazaların analizi yapılmış, olasılık dağılımları belirlenmiş ve kaza tahmini için veri madenciliği yöntemlerinden faydalanılmıştır. Tahminlerden ve elde edilen olasılık dağılımlarından faydalanarak, belirsiz ve dinamik olan trafik ağlarında en kısa süren rotayı çevrimdışı olarak belirlemek için Markov Karar Süreci temelli bir dinamik programlama yaklaşımı uygulanmıştır. Uygulanan bütünsel yaklaşım, üretilen problemler üzerinden test edildiğinde deterministik yaklaşıma göre daha iyi sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
Transportation is an indispensable need of all people in society. It is becoming more and more difficult to travel by foot or by car in or out of the city due to the increase in population and number of vehicles. The material and moral costs caused by the time lost due to transportation become difficult to bear. Traffic stress due to traffic congestion, violations and accidents also create a negative ground for many people's business and domestic life; even traffic stress is thought to reduce employee productivity. Therefore, the size of the cost due to the loss of time in traffic is quite high. To prevent and reduce the severity of these damages, optimization, simulation, and prediction studies are carried out for finding optimal routes in traffic, identifying traffic bottlenecks, analyzing accidents, etc. 

In this study, data analytical studies are conducted for the problems related to traffic. Firstly, a novel and hybrid model based on Artificial Neural Network is proposed for forecasting the traffic flow which is considered as a time series. Compared with the well-known time series forecasting methods, the proposed hybrid algorithm is found to be more successful. In addition, the accidents in Eskisehir are analyzed,
probability distributions of these accidents are determined and data mining methods are used for accident prediction. Lastly, a dynamic programming approach based on the Markov Decision Process is used to determine the shortest route offline in uncertain and dynamic traffic networks by making use of forecasts and obtained probability distributions. When the applied holistic approach is tested on the generated problems, better results are obtained than the deterministic approach.