Şehir içi toplu taşıma planlamasında akıllı kart veri madenciliği ile sefer sıklığı optimizasyonu

Şehir içi toplu taşımada akıllı kart ile ücretlendirme işlemleri her geçen gün daha yaygın bir hale gelmektedir. Bu akıllı kart ile yapılan ödeme ve binişlerin kaydı büyük veri tabanlarında tutulmaktadır. Akıllı kart işlemlerine ilişkin bu veriler tüketici davranış kalıplarını anlama, hat hizmet güvenilirliğini ve performansını ölçme, başlangıç varış matrisi tahmini, gelecekteki talebin öngörülmesi, optimum sefer sıklıklarının belirlenmesi, hat güzergahlarının yeniden düzenlenmesi gibi planlama faaliyetlerinde kullanılabilme potansiyeli taşımaktadır. Akıllı kart verilerine çeşitli veri madenciliği yöntem ve teknikleri uygulanarak tüketici davranışları anlaşılabilir, tüketici gruplarının gösterdiği davranışlara uygun bazı öneriler sunulabilir. Akıllı kart otobüs servis verileri yardımıyla otobüslerin sunulan çizelgeye ne ölçüde uygun hareket ettikleri tespit edilebilir ve güvenilirlik ölçümleri yapılabilir. Çoğu akıllı kart ücretlendirme sistemlerinde sadece biniş esnasında kart gösterilir, iniş esnasında kartın tekrar gösterilmesi söz konusu değildir. Bu nedenle veri tabanlarında genellikle sadece biniş duraklarına ilişkin veriler mevcuttur. Bu durumda bir başlangıç varış matrisi ve gelecekteki talep öngörülerini tahmin edebilmek için öncelikle biniş duraklarından iniş duraklarının tahmini gereklidir. Literatürde yaygın olarak yolculuk zincirleme algoritmasından faydalanıldığı görülmektedir. Bu yöntemle yolculukların önemli bir kısmı için iniş durakları tahmin edilebilmektedir. Biniş ve iniş durakları belli ise başlangıç varış matrislerinin oluşturulması ve talep öngörüsü için gerekli veriler hazır hale gelir. Gelecek öngörüsünde çok çeşitli yöntemler kullanılabilir. Bu çalışmanın amacı; toplu taşıma planlamasında akıllı kart verilerinin gizli potansiyelini ortaya çıkartmak ve planlamacılara bu verileri ne şekilde kullanabileceklerini göstererek yol göstermektir. Yapılan uygulamada veri madenciliği yöntemleriyle bu büyük veri yığınlarından faydalı verilerin nasıl elde edilebileceği, elde edilen yeni verilerin planlama için nasıl kullanılabileceğini göstermek amaçlanmıştır. Bu çalışmada biniş duraklarından iniş duraklarını tahmin etmek üzere yolculuk zincirleme algoritması, Diker'in önerdiği rastgele atama tahmin yöntemi kullanılmıştır. Kullanılan diğer algoritmalar: k ortalamalar, x-ortalamalar kümeleme algoritmaları, biniş ve iniş duraklarından başlangıç varış matrisi hesaplaması yapan algoritma, gelecek öngörüsü için ileri beslemeli geriye yayılım algoritması içeren çok katmanlı algılayıcı tipinde yapay sinir ağı, sefer sıklığı optimizasyonu için hedef programlama formülasyonunda önerilen basit bir algoritmik yaklaşım ve genetik algoritmadır. Çalışmanın ilk bölümünde toplu taşıma ve planlamasında akıllı kart kullanımı, akıllı kart verilerinden çeşitli veri madenciliği yöntemleriyle bilgi keşfine, performans ölçümüne ve planlama faaliyetlerine ilişkin literatür özeti sunulmuştur. İkinci bölümde veri madenciliğinin uygulama alanları, veri madenciliği süreci, kullanılan yöntemlere ilişkin literatür özeti sunulmuştur. Üçüncü bölümde araştırmada kullanılan algoritmalara ilişkin literatür araştırması bulguları özetlenmiştir. Bu bölümde optimum sefer sıklığının belirlenmesi için geliştirilen basit yaklaşım hakkında da bilgi verilmiştir. Dördüncü bölümde araştırmanın amacı, kapsamı, varsayımları, sınırlılıkları, yöntemler, verilerin elde edilmesi, prototip uygulamanın gelişim süreci, esas uygulama ve sonuçları sunulmuştur. Araştırmada birçok bulgu elde edilmiştir. Öncelikle biniş duraklarından iniş duraklarını tespit eden algoritmalar çalıştırılmıştır. Yolculuk zincirleme algoritması ile iniş duraklarının ortalama % 58 ,68'i tahmin edilebilmiştir. Kalan iniş duraklarının % 37 ,63'ü rastgele atama tahmin yöntemi ile, % 3 ,69'u ise son durağı iniş durağı olarak atama yöntemi ile belirlenmiştir. Konak bağlantılı 10 otobüs hattı için başlangıç varış matrisleri hesaplanmış ve verilerin kapsadığı tarihlerde her zaman dilimi için maksimum talep düzeyleri hesaplanmıştır. Bu talep verilerinden hafta sonuna ilişkin bir yapay sinir ağı, hafta içine ilişkin başka bir YSA ayrı ayrı eğitilmiştir. YSA'nın yanı sıra hareketli ortalamalar, ağırlıklı hareketli ortalamalar, üstel düzeltme ve regresyon modelleri de oluşturulmuş ve tahmin performansları test edilmiştir. En iyi tahminlerin YSA ile elde edildiği görülmüştür. Optimum sefer sıklığını belirlemek için hedef programlamaya dayanan matematiksel modeller hem basit algoritma hem de genetik algoritma ile çözülmüş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Genetik algoritma ile önerdiğimiz algoritma optimum sonuçları vermiştir.