Toplu taşıma hatlarının optimizasyonu için bir model önerisi: Sivas örneği
A model proposal for the optimization of public transportation lines: The case of Sivas
- Tez No: 1018382
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ulaşım, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Sivas, Şehiriçi ulaşım, Sivas, Urban transport
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hızlı kentleşme süreci ve buna bağlı olarak artan nüfus yoğunluğu, dünya genelinde ve özellikle gelişmekte olan kentlerde ulaşım altyapıları üzerinde ciddi bir baskı oluşturmaktadır. Kentsel alanların genişlemesiyle birlikte ortaya çıkan yeni yerleşim bölgeleri ve değişen yolculuk talepleri, mevcut toplu taşıma sistemlerinin yetersiz kalmasına neden olmakta; bu durum trafik sıkışıklığı, artan yolculuk süreleri, verimsiz kaynak kullanımı ve düşen kullanıcı memnuniyeti gibi sorunları beraberinde getirmektedir. Bu sorunların çözümü, yalnızca fiziksel altyapı yatırımlarını değil, aynı zamanda mevcut sistemlerin veriye dayalı yöntemlerle optimize edilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu tez çalışması, İç Anadolu Bölgesi'nin önemli merkezlerinden biri olan Sivas kenti örneği üzerinden, kentlerin toplu taşıma sorunlarına çözüm üretmek amacıyla kurgulanmıştır. Çalışmanın temel amacı; kentin mevcut otobüs ağının kapsamlı bir analizini yaparak, yolcu taleplerini etkin karşılayan ve işletme verimliliğini artıran veri temelli bütüncül bir optimizasyon modeli geliştirmektir. Sivas kenti, merkezi iş alanları ve çevresinde genişleyen yerleşim bölgeleri ile büyüyen, ancak coğrafi eşikler nedeniyle doğrusal bir makroform sergileyen bir yapıya sahiptir. Kentin toplu taşıma sistemi, tamamı özel halk otobüslerinden oluşan ve genellikle kent merkezinden çevreye yayılan radyal hatlar ile iki çevre bölge arasında çalışan ancak kent merkezinden geçen diyametrik hatlar üzerine kurulmuştur. Mevcut sistemin analizi, Sivas'taki toplu taşıma kullanım oranının %17,79 seviyesinde kaldığını göstermektedir ki bu oran, benzer ölçekli Avrupa ve Türkiye kentlerine oranla oldukça düşüktür. Sistemin temel sorunları arasında; güzergâhların dolambaçlı olması, kent merkezindeki ana koridorlarda aşırı taşıt yığılması, dış mahalleler arası doğrudan bağlantı eksikliği, hat çeşitliliğinin yetersiz kalması ve sefer aralıklarının talep ile uyumsuzluğu yer almaktadır. Ayrıca, Sivas kenti için uluslararası standartlarda bir dijital veri altyapısı olan Genel Toplu Taşıma Akış Belirtimi (GTFS) veri setinin bulunmaması, sistemin dijital entegrasyonunu ve ileri düzey planlama çalışmalarını zorlaştıran önemli bir eksiklik olarak tespit edilmiştir. Bu doğrultuda çalışmanın yöntemi; veri hazırlama, ağ modelleme ve optimizasyon olmak üzere birbirini tamamlayan üç ana aşamadan oluşturulmuştur. İlk aşamada, Sivas Belediyesi'nden elde edilen ve 2022 yılının Temmuz ile Kasım aylarını kapsayan ham akıllı kart verileri kullanılmıştır. Veri temizleme, geçersiz kayıtların ayıklanması ve tekilleştirme işlemleri sonucunda, yaklaşık 3,9 milyon ham kayıttan analiz edilebilir nitelikte 2,7 milyon veri elde edilmiştir. Veri setindeki karmaşık yapı sadeleştirilerek, yolcu tipleri, duraklar ve güzergâhlar optimize edilebilir bir düzene getirilmiştir. Çalışmanın en özgün katkılarından biri, Sivas kenti için daha önce mevcut olmayan standart GTFS veri setinin (durak, hat, sefer, zaman çizelgesi ve coğrafi şekil dosyaları) sıfırdan oluşturulmasıdır. Bu adım, kentin toplu taşıma verilerinin küresel dijital platformlarla uyumlu hale gelmesini sağlamış ve sonraki optimizasyon adımları için sağlam bir veri tabanı oluşturmuştur. Ağ modelleme ve talep tahmini sürecinde, Sivas toplu taşıma ağı, kavşak ve durak noktalarını temsil eden 241 adet düğüm ve bu düğümleri bağlayan kenarlardan oluşan bir bağlantı yapısı olarak modellenmiştir. Akıllı kart sistemlerinde yalnızca biniş verisi bulunduğundan, yolcuların iniş duraklarını kestirmek amacıyla“Yolculuk Zinciri”yöntemi uygulanmıştır. Bu yöntemle, yolcuların gün içindeki ardışık biniş hareketleri ve sık kullandıkları düğüm kümeleri analiz edilerek yolculukların Başlangıç-Varış (B-V) matrisleri oluşturulmuştur. Elde edilen B-V matrisi, özellikle sabah zirve saatlerindeki (07:00--10:00) hareketliliği temsil edecek biçimde Fratar algoritması kullanılarak dengelenmiştir. Düğümler arası en kısa uzaklıklar, toplu taşıma ağlarında negatif ağırlıkları yönetebilen Bellman-Ford algoritması ile hesaplanmıştır. Hat tasarımı ve güzergâh optimizasyonu için ise doğadaki karıncaların yiyecek arama davranışlarını modelleyen meta-sezgisel bir yöntem olan Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) algoritması kullanılmıştır. ACO, feromon izleri (geçmiş deneyim) ve sezgisel bilgileri (uzaklık ve yolcu talebi) kullanarak en uygun güzergâhları yinelemeli olarak belirlemiştir. Modelin amaç fonksiyonu, yolcu deneyimini eşdeğer dakika cinsinden ölçen tek ölçütlü bir genelleştirilmiş yolculuk maliyeti yaklaşımına dayandırılmıştır; işletme tarafındaki verimlilik ise amaç fonksiyonunun içine değil, fizibilite kısıtları (asgari doluluk katsayısı, hat uzunluğu sınırları, en yüksek sefer aralığı) ile sonradan ölçülen performans göstergeleri üzerinden modele yansıtılmıştır. Bu yaklaşımda yolcunun sistemde geçirdiği taşıt içi süre, durakta geçirdiği bekleme süresi, aktarma varsa aktarma sırasındaki ek bekleme süresi ve her aktarma eylemine atfedilen sabit ceza, ortak bir zaman ölçeğinde toplanarak her bir yolcu için eşdeğer dakika cinsinden bir maliyete dönüştürülmüştür. Bekleme ve aktarma bekleme süreleri, yolcu algısındaki ağırlıklarına uygun olarak taşıt içi süreye oranla iki katı katsayı ile çarpılmış; aktarma eyleminin kendisi ise sabit 5 dakika/aktarma ceza ile işlenmiştir. Amaç fonksiyonu, sistem genelindeki yolcu başına ortalama maliyetin en küçüklenmesidir. Modelin uygulanabilirliğini güvence altına almak için fizibilite kısıtları (hat uzunluğu 2--20 km, asgari doluluk katsayısı eşiği 0,30, en yüksek sefer aralığı 60 dakika) ile taşıt tipi ve sefer aralığının birlikte optimize edildiği işletme kuralları modele dahil edilmiştir. Mevcut durumun veri temelli analizi, sistemin verimliliğini sınırlayan kritik darboğazları somut verilerle ortaya koymuştur. Mevsimsel analizler, yolcu talebinin eğitim dönemlerinde (Kasım ayı) yaz dönemine (Temmuz ayı) oranla yaklaşık %60 artış gösterdiğini ve sabah zirve saatlerinde talebin ezici bir çoğunlukla Cumhuriyet Üniversitesi kampüsüne yöneldiğini göstermiştir. Mevcut ağdaki hatların yolcu maliyetleri 13,81 ile 158,92 dk/yolcu arasında oldukça geniş bir aralıkta dağılmakta; düşük performanslı hatların başlıca nedenleri olarak aşırı uzun güzergâhlar (örneğin Üniversite-Karşıyaka-Üniversite hattı 37,83 km), Polis Lojmanları içeren hatlarda gözlenen 70--85 dakikalık sefer aralıkları ve düşük talepli koridorlar (Uzuntepe-Saraybosna hattı saatte yalnızca 15 doğrudan ile 8 aktarmalı yolcu) tespit edilmiştir. Bunun yanı sıra mevcut sistemin merkez odaklı yapısının pratik bir yansıması olarak, kent merkezini bağlayan ana koridorlarda aşırı taşıt yoğunluğu oluştuğu belirlenmiştir. Zincirliminare--Dikilitaş--Nalbantlarbaşı--Hikmet Işık aksının ardışık üç kesitinde saatte 151 taşıt görev yapmakta; bu durum hem trafik sıkışıklığına hem de ciddi bir kapasite israfına yol açmaktadır. Mevcut ağın yolcu başına ortalama maliyeti 61,83 dk/yolcu olarak hesaplanmıştır. Geliştirilen optimizasyon modeli sonucunda önerilen yeni toplu taşıma ağı, mevcut sisteme oranla yolcu deneyimi, işletme verimliliği ve koridor yoğunluğu boyutlarında belirgin iyileşmeler sunmaktadır. Önerilen ağda yolcu başına ortalama maliyet 41,27 dk/yolcu seviyesine düşmüş; bu, mevcut sisteme oranla yaklaşık %33 oranında bir iyileşmeye karşılık gelmektedir. Bu kazanım; sefer aralığının 32,77 dakikadan 20,86 dakikaya inmesi (%-36,3), bekleme süresinin 10,30 dakikadan 8,50 dakikaya azalması (%-17,5) ve taşıt içi süresinin 14,70 dakikadan 9,90 dakikaya düşmesi (%-32,7) yoluyla elde edilmiştir. İşletme tarafında ise toplam taşıt sayısı 249'dan 137'ye (%-45,0), toplam güzergâh uzunluğu 979,74 km'den 608,08 km'ye (%-37,9), ortalama güzergâh uzunluğu ise 22,78 km'den 10,86 km'ye (%-52,3) düşmüştür. Ortalama doluluk oranı 0,32'den 1,02'ye yükselerek kaynakların verimli kullanımı belirgin biçimde artmıştır. Önerilen ağ, en yoğun saatte 25 güzergâhta 90 yolcu kapasiteli, 31 güzergâhta 50 yolcu kapasiteli taşıtların kullanılmasını gerektirmekte; böylece talep yoğunluğu ile taşıt büyüklüğü arasında uyumlu bir tahsis sağlanmaktadır. Karşılaştırmanın en somut katkılarından biri, kent merkezindeki aşırı taşıt yığılmasının giderilmesidir. Yukarıda anılan Zincirliminare--Hikmet Işık aksının ardışık üç kesitinde, mevcut sistemde saatte 151 taşıt görev yaparken, önerilen sistemde bu sayı 33'e düşmüş ve söz konusu koridorda yaklaşık %78 oranında bir azalma sağlanmıştır. En yoğun 20 koridor kesiti incelendiğinde, taşıt sayısının ortalama %55 ile %78 arasında değişen oranlarda azaldığı görülmektedir. Yolcu deneyimi açısından, her iki sistemde aynı toplam talep (saatte 12.369 yolcu) karşılanmakta; ancak bu talebin mevcut sistemde yaklaşık %19'u, önerilen sistemde ise %36'sı aktarma kullanmaktadır. Aktarma oranındaki bu artış, kısa ve doğrudan hatlardan oluşan iki kademeli bir ağ yapısının doğal sonucu olup; toplam yolcu maliyetinin düşmesi, ilk bekleme süresinin kısalması ve daha geniş bir hat çeşitliliğine erişimin sağlanması karşısında dengelenmektedir. Üstelik aktarma oranındaki artış, yerel düzeyde aktarmasız ulaşılabilen hedef çeşitliliğini de artırmakta; bir yolcunun kent içinde adliye, alışveriş merkezi, nüfus müdürlüğü gibi merkezi hizmet noktalarına erişiminde önerilen ağ, mevcut sisteme oranla daha az aktarma gereksinimi üretmektedir. Sonuç olarak, bu tez çalışması Sivas kenti özelinde, akıllı kart verilerine dayalı ve karınca kolonisi optimizasyonu ile desteklenen veriye dayalı bir toplu taşıma ağı yeniden tasarım yöntemi ortaya koymaktadır. Önerilen yöntemin temel katkıları şu biçimde özetlenebilir: (i) yolcu maliyetini en küçükleyen, taşıt içi süre, bekleme süresi, aktarma süresi ve aktarma cezasını ortak bir zaman ölçeğinde birleştiren genelleştirilmiş bir amaç fonksiyonunun kurulması; (ii) GTFS standardında dijital veri altyapısının sıfırdan oluşturulması; (iii) ana hat ve kapsama olmak üzere ardışık ACO fazları aracılığıyla dengeli bir ağ tasarımının elde edilmesi; (iv) yolcu deneyimi, işletme verimliliği ve koridor yoğunluğu boyutlarının birlikte değerlendirilebildiği bütüncül bir karşılaştırma çerçevesinin sunulması. Çalışma sonucunda oluşturulan yeni ağ önerisi; hat uzunluklarının kısaltılması, sefer aralıklarının talebe göre ayarlanması ve filo yapısının optimize edilmesi yoluyla hem yolcu memnuniyetini hem de işletme verimliliğini artırma potansiyeline sahiptir. Elde edilen bulgular, kentlerde yalnızca otobüs odaklı sistemlerin ötesine geçilmesi gerektiğini de işaret etmektedir. Sivas'ın nüfus yapısı ve üniversite odaklı yoğun talep koridorları, uzun vadede raylı sistem gibi daha yüksek kapasiteli türlerin değerlendirilmesi gerektiğini göstermektedir. Gelecek çalışmalarda, yapay zeka tabanlı talep kestirim modellerinin ve gerçek zamanlı veri entegrasyonunun sisteme dahil edilmesi, dinamik ve sürdürülebilir bir ulaşım planlaması için önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Urban public transport network planning is inherently a multi-criteria decision problem shaped by spatially and temporally varying demand, limited fleets and budgets, corridor congestion in city centers, and accessibility gaps in peripheral neighborhoods. A network that performs well cannot be characterized only by short routes or high load factors; travel time, waiting time, transfer needs, service legibility, and operational feasibility must be considered jointly. This thesis develops a data-driven methodology to analyze and redesign the bus network of Sivas using smart card transactions, standardized transit feeds, shortest-path computation via the Bellman--Ford algorithm, and metaheuristic optimization, with the goal of proposing an implementable network alternative that minimizes passenger journey cost while keeping the network feasible under operator-side constraints and reporting operational performance through post-hoc indicators. The work treats the redesign problem holistically: rather than optimizing a single metric, it formulates the design objective as the minimization of a generalized passenger journey cost that brings together the principal time components a traveler experiences, while embedding feasibility constraints that reflect operational reality. Sivas is a medium-sized city in Central Anatolia whose urban form has expanded along a dominantly linear macroform due to topographic constraints, with the central business district acting as a strong attractor and university and hospital nodes generating concentrated travel demand. The current bus network is structured around radial lines that connect peripheral neighborhoods to the city center and diametric lines that traverse the center between two outer regions. A diagnostic review of the existing system reveals that the modal share of public transport remains relatively low compared with European and Turkish cities of comparable size; that route geometries are often circuitous; that headways are not well aligned with directional demand; and that overlapping lines stack heavily on a small number of central corridors, producing inefficient vehicle deployment, higher delay propagation, and limited service reach in peripheral neighborhoods. A further structural shortcoming is the absence of a standardized digital data layer for the network: prior to this study, Sivas did not have a published General Transit Feed Specification (GTFS) representation, which limited interoperability with planning tools and made repeatable analysis difficult. The methodological pipeline integrates heterogeneous operational datasets into a unified analytical structure. The datasets include boarding transactions, stop inventories, route definitions, route geometries, and passenger category records covering representative summer and autumn periods in 2022. Because raw transit data commonly contain non-representative movements such as out-of-service runs, depot returns, and test or trial routes, as well as duplicate records, inconsistent identifiers, and outdated passenger-type definitions, the workflow begins with a comprehensive preprocessing pipeline. During preprocessing, records that do not reflect regular service are filtered out, identifiers are harmonized, and rule-based checks are applied to improve temporal and spatial consistency. This stage is critical because network optimization is highly sensitive to input quality; without cleaning and normalization, the resulting demand patterns and performance comparisons can be misleading. From an initial volume of approximately 3.9 million raw records, around 2.7 million analytically usable observations are retained, providing a defensible basis for deriving demand patterns and evaluating network alternatives under consistent assumptions. To strengthen interoperability and to make the workflow repeatable, the Sivas bus system is transformed into the GTFS format. GTFS provides a standardized representation of stops, routes, trips, stop times, calendars, and route shapes, enabling consistent analysis across different tools and allowing the same methodology to be applied to other time periods or policy scenarios. The conversion is treated as a planning asset rather than a one-off export: once the network is expressed in a standard form, the same evaluation and optimization logic can be rerun when demand shifts, new neighborhoods develop, or operational policies change. The standardized representation also supports transparent scenario comparison because input structures remain stable while parameters and assumptions can be modified in a controlled way. In addition, formalizing stop sequences, route geometries, and service definitions reduces ambiguity in how lines are interpreted and improves consistency when mapping operational records to analytical objects such as corridors, segments, and transfer points. The construction of a GTFS feed for Sivas therefore stands as one of the original contributions of the thesis, addressing a concrete gap in the city's digital transport infrastructure. Demand patterns extracted from the cleaned smart card data highlight that the system's load is highly time-dependent and strongly influenced by major attractors. Morning peak periods are especially informative because they expose capacity imbalances, corridor bottlenecks, and directional flows that may remain hidden in all-day averages. Planning based on peak conditions is therefore valuable for diagnosing structural deficiencies and for testing whether the network can deliver acceptable performance under its most demanding conditions. Considering representative periods across different months also emphasizes that seasonal and academic-cycle effects can materially change demand levels and directional patterns; in Sivas, demand in the academic period is approximately 60% higher than in the summer period, and morning peak flows are dominated by movements toward the Cumhuriyet University campus. This supports the broader planning implication that a single static demand snapshot is often insufficient for robust network design, and that seasonal characterization improves the credibility of optimization outcomes. A central challenge of many smart card systems is that transaction logs often record only boardings and do not directly observe alighting locations. Without alighting information, complete journeys cannot be reconstructed directly, and origin--destination demand must be inferred from partial observations. This thesis addresses the missing-alighting problem through a trip-chaining approach supported by behavioral rules. Successive boardings by the same anonymized card are ordered chronologically within a day, and a plausible alighting location for a boarding is inferred from the subsequent boarding location, subject to constraints defined by a transfer time window and walk-access assumptions. Additional logic is used to improve plausibility for the last observed trip of the day by leveraging the rider's set of frequently used boarding nodes inferred from earlier observations within the same day and across recent history. While the resulting inferred journeys remain an approximation, the structured inference provides a consistent basis for network redesign in contexts where direct alighting observations are unavailable. Using inferred journeys, an origin--destination (O--D) matrix is constructed for peak conditions, focusing on weekday morning peaks when structural deficiencies, capacity imbalances, and corridor bottlenecks are most visible. Because an O--D matrix derived from inference and partial observation can exhibit inconsistencies in row and column totals, the thesis applies the Fratar method to iteratively balance the matrix. This balancing improves internal consistency by aligning the matrix with targeted marginal totals, thereby reducing sensitivity to inference noise and supporting more stable optimization outcomes. For network modeling, the transit system is represented as a weighted directed graph in which nodes correspond to stops and junctions, and edges represent accessible connections between nodes. In the Sivas case study, the network is encoded with 241 nodes connected by 628 edges that capture feasible movements within the urban transit topology. To compute inter-node distances, the Bellman--Ford algorithm is applied, which can handle negative edge weights if needed and detect negative cycles. The algorithm initializes the source distance to zero and all other distances to infinity, then iteratively relaxes each edge up to one less than the total number of nodes, updating the shortest-path estimate whenever a shorter path is found. Using this approach, 57,840 pairwise shortest-path distances are computed in approximately 298 milliseconds, forming a cost matrix that acts as a core input to the optimization process. The resulting cost matrix provides a consistent basis for estimating travel-time-related performance, evaluating route directness, and assigning demand to candidate network structures. Beyond pairwise distances, the cost matrix also enables the assessment of detour ratios for proposed routes, allowing the design process to penalize unnecessarily indirect alignments that would harm passenger experience without producing demand benefits. The optimization problem is formulated as the minimization of a generalized passenger journey cost expressed in equivalent minutes per passenger. Each candidate route, and ultimately each candidate network, is evaluated by a single normalized objective that aggregates the time components a traveler experiences. The objective combines in-vehicle travel time, initial waiting time at the boarding stop, additional waiting time at transfer stops when transfers are required, and a fixed time-equivalent penalty associated with each transfer act. To reflect empirical evidence that passengers perceive waiting and transfer waiting as more burdensome than in-vehicle riding, the formulation weights waiting and transfer-waiting components at twice the value of in-vehicle time, while treating the transfer act itself as a fixed five-minute equivalent penalty. The system-wide objective is defined as the passenger-weighted average of these components, so that the optimization explicitly rewards networks that lower the experienced cost across the full population of trips rather than only along selected segments. To preserve implementability, the model incorporates feasibility constraints and rule-based operational assumptions. These include bounds on route length (between 2 and 20 km), a minimum viable load factor, headways selected from a discrete set of standard values that resemble operational practice, an upper headway limit that prevents excessively infrequent service, and joint optimization of vehicle type and headway so that capacity supply is matched to demand intensity in each line. Candidate route generation and network selection are performed using Ant Colony Optimization (ACO), a metaheuristic algorithm well suited to large combinatorial design spaces. In the proposed approach, routes are constructed iteratively between selected main terminals that represent major attraction points and high-demand areas of the city. During construction, the probability of choosing the next node depends on pheromone intensity, which captures accumulated learning from previously high-performing solutions, and heuristic desirability, which reflects both distance efficiency and demand strength. The heuristic combines an inverse-distance component with a demand component so that shorter and higher-demand connections are probabilistically favored. Pheromone deposit is made inversely proportional to the route's passenger cost, so that lower-cost routes accumulate stronger reinforcement and exert greater influence on subsequent iterations. Through pheromone evaporation and reinforcement, the search avoids premature convergence and progressively concentrates on structurally promising route patterns. Practical design considerations such as network coverage, avoidance of excessive overlap, limits on route extension, and minimum service relevance are incorporated so that the resulting route set remains coherent and operationally manageable. After the main ACO phase produces the backbone of the network, a coverage-oriented phase extends service to nodes that remain insufficiently served, balancing density gains against the marginal cost of new lines. Evaluation is performed at both line and network levels under consistent passenger assignment assumptions. Passenger flows are allocated to direct and transfer options using the computed cost matrix, and transfer behavior is bounded so that the resulting patterns remain interpretable and operationally realistic. Headway choices influence waiting time estimates and capacity utilization, enabling the computation of the cost components and the overall objective. At the network level, these quantities are aggregated to compare the existing network and the proposed network using the same performance framework. Because headways are selected from a discrete set, the resulting service frequencies resemble operational practice and allow consistent computation of waiting-related effects. The occupancy component links passenger volumes to capacity supply through headways and vehicle capacities, enabling the evaluation to reward networks that allocate service intensity more effectively to high-demand segments. To make the comparison transparent, the evaluation framework reports performance separately along three dimensions: corridor density, operational efficiency, and passenger experience. Diagnostic results for the existing network reveal a wide spread of line-level passenger costs, ranging from 13.81 to 158.92 minutes per passenger, indicating a heterogeneous service structure. The lowest costs are observed on short, frequently operated ring services such as the KYK ring around the university campus, while the highest costs are concentrated on excessively long lines with limited demand and on lines with very long headways. Notable structural deficiencies include the Üniversite-Karşıyaka-Üniversite line, whose 37.83 km length and 68.68 minutes per passenger cost illustrate how circuitous geometries undermine route directness, and several lines passing through the Polis Lojmanları neighborhood, whose 70--85 minute headways translate into average waiting times of 35--42 minutes and produce disproportionately high weighted costs. Demand-driven inefficiencies are also evident: the Uzuntepe-Saraybosna line carries only 15 direct and 8 transfer passengers per hour, and the Organize Sanayi-Saraybosna line carries 26 direct and 21 transfer passengers, with passenger costs of 144.20 and 155.59 minutes per passenger respectively, roughly two to two and a half times the system average of 61.83 minutes per passenger. Beyond line-level issues, a structural concentration of bus traffic on the central corridors of Sivas is observed: along the Zincirliminare--Dikilitaş--Nalbantlarbaşı--Hikmet Işık axis, three consecutive segments each carry 151 buses per hour in the existing network, contributing to congestion in the city center and significant capacity duplication. The proposed network is evaluated against the current network using the same set of indicators and the same cost-based framework. Results indicate a clear improvement in overall passenger cost, accompanied by shorter average routes, reduced average headways, and substantially reduced corridor stacking. Quantitatively, the average passenger cost decreases from 61.83 to 41.27 minutes per passenger, an improvement of approximately 33 percent; average headway decreases from 32.77 to 20.86 minutes (a reduction of about 36 percent); average waiting time decreases from 10.30 to 8.50 minutes (about 18 percent); and average in-vehicle time decreases from 14.70 to 9.90 minutes (about 33 percent). On the supply side, the total number of vehicles required to operate the network falls from 249 to 137 (a reduction of 45 percent), the total route length decreases from 979.74 to 608.08 km (about 38 percent), and the average route length is reduced from 22.78 to 10.86 km (about 52 percent). The average occupancy ratio rises from 0.32 to 1.02, indicating that vehicle capacity is utilized far more effectively. The total served passenger volume is preserved at 12,369 passengers per hour, demonstrating that the network restructuring serves the same demand population with substantially lower resource intensity. The comparison also indicates a structural shift in connectivity. Direct passenger volumes decrease while transfer passenger volumes increase, with the system-wide transfer ratio rising from 19% in the existing network to 36% in the proposed network. Such a shift can be beneficial when it enables higher frequencies and clearer route structures, but its success depends on complementary operational and policy measures, such as well-designed transfer hubs, short and safe walking connections, clear passenger information, and fare integration that reduces the perceived penalty of transferring. Although the system-wide transfer ratio increases, the proposed network simultaneously increases the variety of destinations that can be reached without a transfer from any given origin: at the local level, several activity-rich destinations such as judicial offices, shopping centers, and population administration offices that previously required at least one transfer become directly accessible from peripheral terminals. From an operational perspective, reducing redundant overlap in the city center is an important objective because heavy route stacking can lead to inefficient vehicle use and can magnify delay propagation in constrained corridors. Along the Zincirliminare--Hikmet Işık axis, the proposed redesign reduces the number of buses per hour from 151 to 33 in three consecutive segments, a reduction of approximately 78%; across the twenty most heavily used segments, the reduction ranges between 55% and 78%. The redesigned network therefore aims to limit unnecessary circulations, shorten lines, and decrease oversupply on shared segments, contributing to improved manageability and more efficient deployment of fleet resources while preserving network coverage. Several limitations are acknowledged. Alighting inference is rule-based and therefore depends on behavioral assumptions and parameter choices; integrating vehicle location data, passenger counting, or targeted validation studies could improve accuracy and reduce uncertainty in inferred demand. Demand is modeled for selected peak conditions and representative periods, so additional periods may be needed to better capture seasonal variability, special-day effects, and off-peak travel patterns. The thesis focuses primarily on network and line design; integrating timetable optimization, vehicle scheduling, and crew planning would further increase realism and could change trade-offs among service quality dimensions. The corridor-density analysis is reported for the most heavily loaded twenty segments and could be extended to a system-wide spatial profile in future work. Despite these limitations, the workflow provides a measurable and repeatable decision-support framework that can be rerun with updated data, revised constraints, or alternative weightings to support scenario-based planning. In conclusion, this thesis presents an end-to-end decision-support framework that integrates smart card analytics, alighting inference and O--D matrix construction, GTFS standardization, Bellman--Ford-based shortest-path computation, a generalized passenger journey cost formulation, and ACO-based route generation organized in successive backbone and coverage phases. The workflow is measurable, repeatable, and adaptable: it can be rerun for different demand periods, constraint sets, or weighting schemes, and it is transferable to other cities that have smart card data but limited direct observation of complete trips. By combining standardized data infrastructure with explicit demand modeling and a cost-minimization optimization strategy that jointly improves passenger experience, operational efficiency, and corridor balance, the proposed approach supports transparent evaluation of trade-offs and offers a practical pathway for improving public transport network performance in a medium-sized city context. The findings further suggest that, for cities with strong attractor concentrations such as a large university campus and pronounced linear macroform, long-term planning should consider higher-capacity modes such as light rail in addition to bus-only solutions, and that integration of artificial-intelligence-based demand forecasting and real-time data streams would enable the proposed framework to operate as an adaptive planning instrument rather than a one-off analysis.
Benzer Tezler
- Rekabetçi toplu taşıma sistemi için çok amaçlı ve çok türlü ağ tasarım modeli önerisi
Multi-objective and multi-modal network design model for a competitive public transportation system
MEHMET METİN MUTLU
Doktora
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiEge Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YALÇIN ALVER
- 1985-1986 yıllarında Polatlı Devlet Hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FERHAN ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İlk ve Acil YardımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları
Başlık çevirisi yok
BİNNUR ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiKurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK
- 1950-1975 dönemi sosyal yapı değişiminin konut tasarımına etkisi Ankara-Kavaklıdere örneği
1950-1975 period effects of changes in social structure on planning of residences -Ankara, Kavaklıdere eraple
ADNAN AKSU