İstanbul metro hatları için makine öğrenmesi ile yolcu sayılarının tahminlenmesi
Prediction of passenger numbers with machine learning for istanbul metro lines
Yazar: MURAT EREN
Danışman: PROF. DR. AYDIN SİPAHİOĞLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yolcu taşımacılığı = Passenger transportation ; İstanbul metrosu = Istanbul metro

Özet:
Günümüzde insanların ulaşım ihtiyaçlarının artış göstermesiyle şehir içi toplu taşımaların kullanımı doğru orantılı olarak artmaktadır. Ayrıca şehir içi toplu ulaşım hizmetlerinin, yolcuların ekonomiklik, konfor, güvenlik ve hızlılık gibi beklentilere istenen seviyede cevap verebilmesi önem arz etmektedir. Akıllı ulaşım sistemlerinin de yaygınlaşmasıyla birlikte, entegrasyonların sağlanarak yolcuların ulaşım kaliteleri arttırılmaktadır. Öte yandan ulaşım hizmeti sağlayan şirketlerin, bu hizmetleri sürdürülebilir, verimli ve ekonomik bir şekilde karşılamaya devam edebilmesi için yolcu sayılarını belirleme ihtiyacı doğmaktadır.
Bu tez kapsamında, şehir içi raylı ulaşım hizmetlerinden metro hatlarında yolculuk yapan yolcuların sayılarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Örnek çalışma olarak verilerin açık kaynak olarak sunulması nedeniyle İstanbul'daki bazı metro hatları seçilmiştir. Yolcu sayısı tahminlenirken, yolculuğa doğrudan veya dolaylı olarak etki edebilecek olan mevsimsellik, hava koşulları, tatiller ve çalışma durumu gibi faktörler göz önünde bulundurulmuştur. 
	Veri madenciliği CRISP-DM metodolojisi kullanılarak veri toplama, hazırlama ve işleme süreçleri gerçekleştirilmiştir. Ardından makine öğrenmesi ile tahminleme yöntemlerinden çoklu doğrusal regresyon, polinom regresyon, karar ağacı regresyonu, rassal orman regresyonu, Ridge, Lasso, Elastik Net, destek vektör regresyonu (SVR), k-en yakın komşu algoritması (KNN), gradyan artırma ve hafif gradyan artıma makineleri yöntemleri kullanılmıştır. Modeller Python yazılım geliştirme ortamında kodlanmıştır.
İBB Metro İstanbul'un 5 farklı hattı için belirtilen bu yöntemler çalıştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, belirlilik katsayısı (R2), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), hata kareler ortalaması (MSE) ve ortalama karekök sapması (RMSE) performans metriklerine göre değerlendirilmiştir. Yöntemlerin tahmin başarılarının değerlendirme ve karşılaştırma sonuçları gösterilmiştir.

Abstract:
Today, the use of urban public transportation is increasing in direct proportion to the increase in people's transportation needs. In addition, it is important that urban public transportation services can meet the expectations of passengers such as economy, comfort, safety and speed at the desired level. The transportation quality of passengers is increased by providing integrations with the widespread use of smart transportation systems. On the other hand, companies that provide transportation services need to determine the number of passengers in order to continue to provide these services in sustainable, efficient and economical ways.
Within the scope of this thesis, it is aimed to predict the number of passengers traveling on metro lines from urban rail transportation services. As a case study, some metro lines in Istanbul were chosen because the data were presented as open source. Factors which may directly or indirectly affect the journey are taken into account such as seasonality, weather conditions, holidays and working conditions while predicting the number of passengers.
Data collection, preparation and processing processes were carried out CRISP-DM methodology from data mining. Then, multiple linear regression, polynomial regression, decision tree regression, random forest regression, Ridge, Lasso, Elastic Net, support vector regression (SVR), k-nearest neighbors algorithm (KNN), gradient boosting and light gradient boosting machine which are from prediction methods of machine learning were used. Models were coded in the Python software development environment.
These methods were used for 5 different lines of IBB Metro Istanbul. The obtained results were evaluated according to performance metrics which consist of the coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), mean absolute percent error (MAPE), mean squared error (MSE) and root mean square error (RMSE). The evaluation and comparison results of the prediction successes of the methods were shown.