Delay prediction using machine learning algorithms for connected autonomous traffic flow in uninterrupted facilities
Kesintisiz akımlarda bağlantılı otonom trafik akışı için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak gecikme tahmini
- Tez No: 690435
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Trafik, İstatistik, Traffic, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Road incidents and breakdowns in freeways create excess delays in road sections for a duration of time. Amount of this delay plays an important role in the route planning of the people on the road. In this thesis, we propose a delay prediction methodology using machine learning techniques on feature engineered detector data. Our method uses incident characteristics, lagged detector data, adjacent detector data & lagged adjacent detector data as features. Created features are selected using mutual information criteria, correlation analysis and regularized & standard random forest feature importance values. The final model successfully predicts the delay for next timestep with mean squared error of 224.89 for training and 247.77 for testing data sets. Model performance further improves for the simulation conditions with less uncertainty such as incidents with short duration, accidents on right or left lane and detectors further away from the incident location.
Özet (Çeviri)
Otoyollardaki kazalar ve arızalar, bir süre boyunca yol bölümlerinde ek gecikmelere sebep olmaktadır. Bu gecikmenin miktarı, yoldaki insanların rota planlamasında önemli rol oynamaktadır. Bu tezde, özellik mühendisliği ile zenginleştirilmiş dedektör verileri üzerinde makine öğrenim teknikleri kullanarak gecikme tahmini yapan bir metodoloji öneriyoruz. Metodumuz özellik olarak kaza karakteristiklerini, dedektör verilerinin gecikmeli değerlerini, bitişik dedektör verilerini \& bitişik dedektörlerin gecikmeli verilerini kullanmaktadır. Oluşturulan özellikler, karşılıklı bilgi kriterleri, korelasyon analizi ve düzenlileştirilmiş \& standart rastgele orman özellik önemi değerleri kullanılarak seçilir. Sonuçta elde edilen model bir sonraki zaman dilimi için gecikmeyi eğitim setinde 224.89 ve test setinde 247.77 ortalama kare hata ile başarılı bir şekilde tahmin etmektedir. Model performansı kısa süreli kazalar, sağ veya sol şeritta kazalar ve kaza yerine uzak yol bölümleri gibi belirsizliğin daha düşük olduğu simülasyon koşullarında daha da iyi sonuç göstermektedir.
Benzer Tezler
- Vehicular visible light communication channel modeling and performance analysis
Araç görünür ışık haberleşmesi kanal modellemesi ve performans analizleri
BUĞRA TURAN
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNEM ÇÖLERİ
- Preserving privacy with homomorphic encryption in 5G Network Data Analytics Function
5G Şebeke Veri Analitiği Fonksiyonu'nda homomorfik şifreleme ile mahremiyetin korunması
BERKER ACIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTAN ONUR
- Makine öğrenmesi tabanlı gerçek zamanlı medikal nesnelerin interneti çerçevesinin geliştirilmesi
Development of machine learning-based real-time medical internet of things framework
EMRE YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ ÇALHAN
- GNSS gözlemlerindeki troposferik gecikmenin destek vektör makineleri algoritması ile kestirimi
Estimation of tropospheric delay in GNSS observations using support vector machines algorithm
ALİ UTKU AKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Jeodezi ve FotogrametriKonya Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT İNAL
- Development of dispute prediction and resolution method selection models for construction disputes
İnşaat projelerinde uyuşmazlık tahmini ve çözüm yöntemi seçimi modellerinin geliştirilmesi
MURAT AYHAN
Doktora
İngilizce
2019
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL
PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER