Geri Dön

Sürücü davranış modellerinin saha verileriyle sınanması

Testing driver behavior models with field data

  1. Tez No: 245095
  2. Yazar: MEHMET UYGUN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ulaşım, Trafik, Transportation, Traffic
  6. Anahtar Kelimeler: Otoyollar, Motorways
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Karayolu ulaştırma sisteminde, yüksek taşıt hacimlerinin taşınabildiği otoyollar, zaman tasarrufu ve konfor açısından büyük bir öneme sahiptir. Bu sistemlerde yaşanan en büyük sorun ise, zaman ve enerji kaybına yol açan kapasite kullanım kayıplarıdır. Kapasite kayıplarının önüne geçebilmek için otoyol sisteminin en önemli bileşeni olan sürücülerin çok iyi tanımlanması gerekmektedir. Bu açıdan sürücülerin hangi koşullar altında nasıl bir davranış sergileyeceğinin öngörülmesi oldukça önem kazanmaktadır. Bu öngörüleri sağlamak amacıyla, üç farklı otoyol gözlem sahasından video kameralar yardımıyla taşıt sayısı verileri elde edilmiş ve bu veriler, 5-saniye aralıklı yığışımlı taşıt sayıları olarak bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Elde edilen bu veriler yardımıyla, davranış kuramı ve sürücü sıra alma davranışı temel alınarak, sürücülerin trafik akımı ve birbirleri arasındaki etkileşimi ile trafik akımının işleyişi hakkındaki mevcut bilgiler geliştirilmeye çalışılmıştır. Buna göre, elde edilen sonuçlar davranış kuramı ve sürücü sıra alma davranışına büyük ölçüde uyum göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Freeways are important elements of highway transportation systems, providing speedy and comfortable travel conditions. The most important problem for freeways is the capacity drops that may cause time and energy losses. For the prevention of these kinds of losses, the drivers who are the most import component of this system should be defined properly. For the goal of providing these foresights, traffic flows were recorded with video recorders in three different observation zones and these data were transferred to computer as cumulative vehicle counts with 5-sec interval. With the assistance of this data, and based on the driver behavior theory and driver turn-taking behavior, interaction of drivers with each other and with traffic flows around them was studied to improve existing knowledge of traffic flows. As a result, we have determined that the assumptions in the theories developed are hold in general.

Benzer Tezler

  1. Işıksız yaya geçitlerinde yaya-taşıt çarpışma uyarı sistemleri için makine öğrenmesi temelli yaya niyet kestirim modellerinin karşılaştırılması

    Comparison of machine learning-based pedestrian intention prediction models for pedestrian-vehicle collision warning systems at unsignalized crosswalks

    SAMİ HAKTAN CANGUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    UlaşımEge Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. YALÇIN ALVER

  2. A modeling and control framework for mixed-traffic freeway operations

    Karma trafik akımlarına sahip otoyollar için modelleme ve denetim çerçevesi

    SADULLAH GÖNCÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ SİLGU

  3. A novel risk assessment approach for data center structures

    Veri merkezi binaları için yeni bir risk değerlendirme yöntemi

    KUBİLAY ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ SARI

  4. Filo ve toplu taşıma araçları için büyük veri temelli sürücü ve sürüş davranış model önerileri

    Big data based driver and driving behavior model recommendations for fleet and public transport

    RAMAZAN TERZİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU

    DR. MUSTAFA UMUT DEMİREZEN

  5. Driver recognition and driver verification using data mining techniques

    Veri madenciliği teknikleri kullanılarak sürücü tanıma ve sürücü doğrulama

    KRİSTİN SURPUHİ BENLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MUSTAFA TANER ESKİL