Otobüs ile toplu taşımanın düzenlenmesine yönelik bir karar destek sistemi önerisi
A decision support system proposal for organizing public bus transportation
Yazar: EMRAH AYDEMİR
Danışman: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Çok boyutlu tahmin modeli = Multidimensional forecasting methods

Özet:
Ulaşım ağları içerisindeki önemi gittikçe artan toplu ulaşım hizmeti, şehir içi ulaşımda ilk tercih edilen seçenek olmakta ve bu seçeneğe yönelik talep günden güne artmaktadır. Özellikle büyükşehirlerdeki nüfusun artmasına oranla, bu talep hem yükselmekte hem de hizmetten beklenen kalite artmaktadır. Toplu ulaşım hizmetindeki her bir durak/istasyon ve güzergâh için talebin bilinmesi, ilgili kurumlar ve şirketler için strateji belirleme ve altyapı oluşturma için büyük bir avantaj sağlayacaktır. Bu çalışmada yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak İstanbul ilinin ikisi Anadolu yakasından ikisi de Avrupa yakasından olmak üzere belirlenen dört durağa yönelik, aylık yolcu sayılarının tahmin edilmesi gerçekleştirilmiş ve elde edilen tahminlerin güvenirliği değerlendirilmiştir. Çalışma için oluşturulan veritabanı ile her bir durakta taşıtlara binen yolcu bilgileri İETT'den, hava durumu bilgileri Metoroloji Genel Müdürlüğü'nden temin edilmiştir. Ayrıca bayram, seçim ve resmi tatil verileri de toplanmıştır. Tüm bu veriler ışığında toplu taşımanın kendi dinamiklerinden hareketle tahminleme yapılmıştır. Tahminlemede yöntem olarak geri yayılımlı yapay sinir ağları modeli kullanılmış ve farklı iç katman sayılarında denemeler yapılmıştır. Duraklar için ortalama mutlak hatalar 6.08, 6.17, 7.19, 8.80 olarak bulunmuştur. Ayrıca toplam 32 yolcu ve 16 şoför ile de nitel görüşmeler yapılmış ve katılımcılara hatların yoğun olup olmadığı, yoğunluğun sebebi ve yoğunluğa yönelik çözüm önerileri araştırılmıştır. Araştırma sonucunda hatların yoğun olmasına bölge nüfusunun yoğunluğu, trafik yoğunluğu, araç yetersizliği gibi etkenler sebep olarak gösterilirken çözüm olarak ek seferlerin koyulması, araçlara özel yol tahsis edilmesi, metro sistemlerinin geliştirilmesi ve güzergahtaki hatların arttırılması belirtilmiştir. Tüm bu veriler ile birlikte geliştirilen karar destek sistemi ile duraktan geçen hatlara yönelik öneriler sunulmuştur.

Abstract:
Increasing public transport services in transportation networks are becoming the first choice in urban transport and demand for this option is increasing day by day. Compared to the increase in the population in the metropolitan areas, this demand is both rising and the quality expected from the service is increasing. Knowing the demand for each stop / station and route in the public transportation service will provide a great advantage for strategy setting and infrastructure building for the relevant institutions and companies. In this study, by using artificial neural networks method, monthly passenger numbers were estimated for four determined stanzas, two from Istanbul and one from Europe, and the reliability of the obtained estimates was evaluated. The database prepared for the study and the passenger information on each dutiable vehicle were obtained from IETT, weather information from the General Directorate of Metorology. In addition, holidays, elections and official holidays were collected. All these data are estimated from the dynamics of public transport. The back propagation artificial neural network model was used as the estimation method and experiments were performed on different inner layer numbers. The average absolute errors for stops are 6.08, 6.17, 7.19, 8.80. In addition, a total of 32 passengers and 16 drivers were interviewed qualitatively and the suggestion of solution for the intensity and intensity of the attendance lines was investigated. As a result of the research, it is indicated that the lines are concentrated due to the density of the population of the region, traffic density, vehicle insufficiency, etc. It is stated that the solution is to add additional routes, allocate special roads for the vehicles, improve the subway systems and increase the lines in the route. The decision support system developed together with all these data has been presented with suggestions for durable lines.