Trafik akışkanlığının doğrusal sınıflayıcılar vasıtasıyla belirlenmesi

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

2008

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Ege Üniversitesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

Trafik akışkanlığı günün çeşitli zamanlarında değişiklik gösterebilmektedir. Bu değişikliğin meydana gelmesini sağlayan kazalar, bozulan arabalar, yol yapım çalışmaları, yoğun ulaşım kullanım zamanları ve beklenmedik olaylar trafik akışının yavaşlamasına sebep olmaktadır. Bunun sonucunda temel olarak üç trafik durumu ortaya çıkmaktadır: “Akıcı Trafik”, “Yoğun Trafik”, “Tıkalı Trafik”. Çalışmada tek bir mikrodalga algılayıcıdan elde edilen doluluk, araç sayısı ve hız parametreleri çoklu regresyon analizi ve destek vektör makinelerine girdi olarak verilerek trafiğin akışkanlığı hesaplanmıştır. Çalışma TSIS 5.1 benzetim aracının CORSIM bileşenin ürettiği verilerle modellenmiş ve daha sonra İstanbul 2. Çevre yolundan elde edilen gerçek verilere uygulanmıştır. Uygulanan metotların performansları daha sonra karşılaştırılmıştır. En iyi performansa sahip metot şu an İstanbul Trafik Yönetim Merkezinde kullanılmaktadır.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Çoklu Regresyon Analizi, Destek Vektör Makineleri, Trafik Akım Kuramı, Trafik Akım Parametreleri., Multi Regression Analysis, Support Vector Machines, Traffic Flow Theory, Traffic Flow Parameters., Uluslararası Bilgisayar A.B.D.

Kaynak

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye