Toplu Ulaşım Sistemlerinde Verimliliğin Artırılması Amacıyla Makine Öğrenmesi Yöntemlerinden Yararlanılması
Utilisation of Machine Learning Methods to Increase Efficiency in Public Transport Systems
Yazar: Kuşkapan, Emre
Dergi: Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Vol. 14 No. 2, 2023
Anahtar kelimeler: Transportation Engineering ; Ulaştırma Mühendisliği ; Public transportation,Driving safety,Machine learning,Sustainable transportation ; Toplu taşıma,Sürüş güvenliği,Makine öğrenmesi,Sürdürülebilir ulaşım

Günlük ulaşım için toplu taşıma araçları sıklıkla tercih edilmektedir. Karayolu ulaşımında bu araçlar arasında en çok kullanılan türlerden biri otobüslerdir. Otobüsler, arabalardan çok daha fazla yolcu kapasitesine sahip olduğu için bu taşıtların sürücüleri çok daha fazla sorumluluk almaktadır. Yolculuk esnasında her yolcunun rahat, dakik ve güvenli ulaşımının sağlanması otobüs şoförlerinin sorumluluğundadır. Bu sorumlulukların fazlalığı otobüs şoförlerini psikolojik olarak etkileyebilmektedir. Bununla birlikte yaptıkları işin yorucu olması sebebiyle zaman zaman agresif tavırlar sergileyebilmektedirler. Yolculuk sırasında sürücü ile yolcu arasında çıkabilecek herhangi bir tartışma, çeşitli sorunlara neden olabilmektedir. Otobüslerinin içerisine yerleştirilen çok sayıda kamera ile sürücü ve yolcu davranışları gözlemlenebilmektedir. Bu uygulamanın yapıldığı kentlerden biri olan Erzurum’da Büyükşehir Belediyesi tarafından toplu taşıma otobüslerdeki denetimler raporlanmaktadır. Bu raporlar incelendiğinde kentte son 3 yıl içerisinde otobüs şoförleri ve yolcular arasında toplam 1068 adet tartışmanın olduğu tespit edilmiştir. Bu çalışmada, bu tartışmalar içeriklerine göre 13 kategoriye ayrılarak oluşturulan eğitim setindeki veriler makine öğrenmesi yöntemleriyle analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarında naive bayes algoritmasının en başarılı performans ortaya koyduğu görülmüştür. Tüm verilerin bu algoritma ile dağılımı yapıldığında tartışmalarda en fazla pay sahibi olan sürücü ve yolcu kaynaklı problemler ortaya konmuştur. Sonuçlar yorumlandığında toplu taşıma ulaşımının daha verimli şekilde gerçekleşebilmesi ve sürücü-yolcu tartışmalarının azaltılabilmesi için birtakım tavsiyelerde bulunulmuştur.

Public transportation vehicles are frequently preferred for daily transportation. Buses are one of the most common types of these vehicles in road transport. As buses have a much higher passenger capacity than cars, the drivers of these vehicles take on much more responsibility. It is the responsibility of the bus driver to ensure that each passenger is transported comfortably, punctually and safely during the journey. This extra responsibility can have a psychological impact on bus drivers. Due to the tiring nature of their work, they can sometimes exhibit aggressive behaviour. Any argument between the driver and the passenger during the journey can cause various problems. The behaviour of drivers and passengers can be monitored with a large number of cameras installed in the buses. In Erzurum, one of the cities where this practice is used, the Metropolitan Municipality reports the inspections of public transport buses. When these reports were analysed, it was found that there were a total of 1068 arguments between bus drivers and passengers in the last 3 years. These arguments were divided into 13 categories according to their content, and the data in the training set created was analysed using machine learning methods. The results of the analysis showed that the naive Bayes algorithm was the most successful. When all the data was distributed with this algorithm, the problems caused by drivers and passengers, which have the highest proportion of discussions, were revealed. When interpreting the results, some recommendations are made in order to make public transport more efficient and to reduce driver-passenger arguments.