Karayolları 10. bölge araç trafiği karakteristiği ve 
benzetim modellemesi
Traffic characteristics of general directorate of haighways 10th district and simulation modeling
Yazar: AMİR GOZALİ KASİN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HİKMET BAYIRTEPE
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM); trafik ölçümlerinde en yaygın olarak OTSS1 veya MetroCount (MC) cihazı kullanmaktadır. Bu cihazlarla; yılın 4 mevsiminde 7 gün 24 saat süreyle sayım yapılmakta ve kaydedilmektedir. Bu çalışmada, rastgele KGM 10. Bölge Karayolu Ağı seçilmiştir. Bu bölge sınırları içinde 7 il ve 29 adet düzenli trafik ölçümü yapılan Karayolu Kontrol Kesimi (KKK) bulunmaktadır. Bu KKK'larının 2003-2008 yıllarına ait ölçüm veritabanı yardımıyla önce yıllık bazda ortalama günlük trafik (OGT) ve araç hızları (OAH) ile mevsimsel bazda ortalama günlük trafik ve araç hızları arasında istatistiki modeller geliştirilerek düzeltme ve genleşme katsayıları belirlenmiştir. Bu modeller veya düzeltme ve genleşme katsayıları yardımıyla, ölçüm yapılamayan mevsim ölçümleri tahmin edilmiştir. Ayrıca, ölçüm yapılmayan yıllara veya eksik yıllara ait trafik ölçüm bilgilerinin tahmini için ise; iteratif yıllık ölçüm tahmin yöntemi kullanılmıştır. Tez Danışmanı tarafından geliştirilen bu yöntemde, önce kümeleme veya gruplandırma analizleri, sonra ayrıştırma analizleri yardımıyla çalışılan yol ağı ve KKK'ları farklı gruplar halinde irdelenerek eksik yıl tahminleri tamamlanmaktadır. Kümeleme analizinde ilk olarak çalışılan bölgedeki tüm kesimler aynı özelliklere sahip tek bir küme olarak ele alınmakta, bir önceki yıla göre değişim veya yıllık artış oranları ile eksik yıl ve mevsim ölçüm bilgileri tahmin edilerek %80 benzerlik üzerinde kümeleme ile iteratif tahmin işlemlerine başlanmaktadır. Mevsimsel farklılıklar ile düşük, orta ve yüksek trafik ve hız gibi farklı özellikleri yansıtan kümeler oluşturulmakta, bu küme sayıları azaltılarak tek bir küme kalana kadar iteratif tahmin işlemlerine devam edilmektedir. Bu çalışmada; %85 benzerlik ile başlamak üzere ayrıştırma analizi yapılabilen 7 farklı kümeden tek kümeye kadar olan analiz ve tahmin işlemleri tamamlanmıştır. Yıllık ölçümleri eksik KKK için her bir küme veya farklı özellik bazında tahminler gerçekleştirilerek değerlendirilmiştir. İlaveten, her kümeye ait yıllık ve mevsimsel bazda OGT ve OAH değerleri ile araç ve yön dağılımları belirlenmekte, elde edilen sonuçların benzetim modellerinde kullanımına yönelik değerlendirme ve öneriler geliştirilmiştir.

Abstract:
General Directorate of Highways(GDH) generally uses OTSS1 or MetroCount (MC) device in traffic counts. With these devices, counts are done and recorded during 7 days and 24 hours in four seasons. In this study, Highway Network of GDH 10th Region was chosen randomly. Within the borders of this region, there are 7 provinces and 29 Highway Control Segments (HCS) where regular traffic counts are carried out. With the help of traffic count database inbetween 2003-2008, statistical models were developed between annual based and seasonal based average daily traffic and average vehicle speed. Thus, correction and expansion coefficients were determined in order to estimate.missing seasonal values. Also, a new iterative estimation method which is developed by the supervisor of this thesis was used to estimate the traffic information regarding missing years. Highway network and its HCSs, were examined with series of clustering or classification analyses first and then discrimanant analyses, in order to investigate different group characterizations and to estimate missing values accordingly. In clustering analysis, starting with only one cluster as if all highway sections in the region have the same features, and estimating missing yearly and seasonal values of highway sections which have no measures, by using the yearly changes or annual increase rates with respect to previous year, iterative estimation process is started with clustering the highway sections using similarity level over 80 percent. Clusters generated reflect low, moderate and high traffic and speed combinations. By using cluster and discriminant analyses sequentially, and related groups' or clusters' yearly changes or annual increase rates, missing values are re-estimated and re-checked  by discriminant analysis Iterative estimation lasts while combining and decreasing the number of clusters one by one  till only one cluster remains. In this study, analysis and estimation processes are begun with 7 different clusters generated with the similarity level of 85% Each of these clusters and their different properties are determined and used to estimate missing values for each of seven to one cluster cases. After all, relevant results and predictions are evaluated or assessed for annual and seasonal-based OGT and OAH values belonging to each cluster and vehicle and direction distributions. Finally, suggestions regarding the use of results in simulation models were proposed.