Geri Dön

Analysis of intelligent bus stop data traffic by using Kentkart database

Kentkart veritabanı kullanılarak akıllı durak veri trafiğinin analizi

  1. Tez No: 428007
  2. Yazar: DENİZ KARABAŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEMİH UTKU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ulaşım, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Transportation, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Akıllı taşıma sistemleri, Intelligent transportation system
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yıldan yıla trafik hacminde oluşan artış, yollarda bekleme sürelerini artırmakta, seyahat sürelerinin uzamasına neden olmaktadır. Bu noktada yolcuları bilgilendirmek ve onların daha etkin ve güvenilir bir şekilde seyahat edebilmeleri için akılcı çözümler ortaya çıkmıştır. Ulaşım sistemlerinin önemli bir parçasıda yolcu bilgilendirme sistemidir. Günümüzde yolcu bilgilendirme sistemine en çok ihtiyaç duyan toplu ulaşım araçları otobüslerdir. Çünkü her gün pek çok insan işe, okula ya da herhangi bir yere gitmek için otobüsü kullanmaktadır.Yolcuların en çok şikayet ettikleri durumlardan biri de belirsiz bir zaman süresince otobüs bekleyerek zaman kaybetmektir. Bu çalışmanın amacı, otobüslerin duraklara varış sürelerini tahminleyerek kullanıcıların duraklarda bekleme sürelerini en az hale getirmektir. Duraklara varış sürelerinin tahminlemesi ile ilgili pek çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalarda en çok kullanılan veri sağlayıcı yöntemlerinden bazıları; sabit noktalardan geçen araç sayılarını belirleyen algılayıcılar; iz tabanlı algılayıcılar; kamera tabanlı algılayıcılardır. Bu yöntemler ile veriyi saklamak ve analiz etmek oldukça pahalıdır. Diğer bir yöntemde araçlardaki gps verisinin kullanılarak bir sonraki durağa ne kadar sürede gelebileceğinin tahminlenmesidir. Bu çalışmada, otobüslerin içindeki gps alıcıları sayesinde otobüslerin konum, hız, son geçtiği durak bilgisi ve son geçtiği durağa varış süresi gibi bilgilerin sisteme aktarılması sağlanmıştır. Duraklara varış sürelerinin tahminlenmesi için Kalman filtresi ve ortalama süre algoritması kullanılmıştır. Bu çalışma, Kentkart sisteminde yer alan Manisa ilindeki otobüslerin gps verileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Increases in traffic density over years have been causing waiting time on roads to increase and longer travel time. Therefore, smart solutions have been arisen in order to inform passengers and provide them more efficient and reliable public transportation. The important part of the transportation system is the Passenger Information System. As a lot of people use buses in order to go to work, school and another place every day, they need the passenger information system quite a lot. Most of the complaints of passengers are about spending time at the bus stops for waiting buses. The main goal of this study is to minimize the waiting time of passengers at bus stops by predicting the arrival time of buses. There have been several studies performed on predicting the arrival time of buses at bus stops. Some of the methods which have been widely used to provide data are sensors which define the number of vehicles that pass by fixed points and camera-based sensors. Storing and analyzing data in those ways are extremely expensive. Another method is predicting how much time later a bus will arrive at the following bus stop by using GPS data in vehicles. In the study, certain pieces of information such as buses' location, speed, the last bus stop they pass by, arrival time at the last bus stop they pass by are transferred to the system owing to GPS receivers in buses. In order to estimate the arrival time of buses to the bus stops, Kalman filtering and average travel time algorithms have been benefited. The study has been performed by means of GPS data gathered from the buses using Kentkart system in Manisa.

Benzer Tezler

  1. Analysis of traffic network near bus stops using bus GPS data

    Otobüs GPS verileri ile durak çevresindeki trafik ağının analizi

    YİĞİT ÇETİNEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    TrafikBoğaziçi Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR

  2. A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking

    Yol izleme için doğrusal olmayan model öngörülü kontrol ve pekiştirmeli öğrenmenin karşılaştırmalı çalışması

    GAMZE TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA

  3. Usage of fuzzy logic based data mining methods in analysis of public transportation data

    Toplu ulaşım verilerinin analizinde bulanık mantığa dayalı veri madenciliği yöntemlerinin kullanımı

    AHMET CAN DİKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    UlaşımDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU

  4. Uzman sistem teknolojisi ve çizelgeleme uygulaması

    The technology of expert system and applications of scheduling

    TARIK ÇAKAR

  5. The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching

    Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi

    ÖZLEM YAZAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE