Yapay sinir ağları ile trafik yoğunluğu tahmini

Abstract

Şehirlerin büyük problemlerden olan trafik yoğunluğu, insan hayatını birçok yönden etkilemektedir. Daha yaşanabilir bir kent hayatı için; mevcut yoğunluğun belirlenerek araç trafiğinin kontrol edilebilmesi ve ileride yaşanabilecek sıkışıklıklar için gerekli önlemlerin alınabilmesi gerekmektedir. Trafik yoğunluğunu arttırabilecek muhtemel parametreler dikkate alınarak gerçekleşecek bir yoğunluk tahminin, kent sakinleri açısından olduğu kadar sürücüler ve bir şehrin mümkün olan en az trafik yoğunluğuna maruz kalmasından sorumlu olan yetkili kurum ve kuruluşlar için önemli bir yeri vardır. Çalışma, İstanbul’ a Tuzla ilçesinden giriş yönünde, E-5 karayolu üzerinde yapılmıştır. Veriler, Yandex Trafik ve Wunderground internet sitelerinden elde edilmiştir. Hafta içi günler, mesai saatleri, havanın genel durumu, sıcaklık, rüzgârın hızı ve nem seviyeleri bağımsız değişken olarak alınmıştır. Gün, saat ve hava koşulu değişkenleri kategoriktir ve bu değişkenler kukla değişken olarak belirlenmiştir. Bağımsız değişkenlerden hareketle hız tahmini yapılmış ve trafik yoğunluğu seviyesi belirlenmeye çalışılmıştır. Diğer bağımsız değişkenlere kıyasla, rüzgar hızı ve sıcaklık değişkenlerinin hız üzerinde negatif ve yüksek oranda etkili olduğu, olası bir değişiklik durumunda sıcaklığın hızı en yüksek düzeyde etkileyeceği görülmüştür. İlgili güzergahta genel olarak 80 km ortalama hız düzeyi elde edilmiş ve Serbest Akım Hızı, C ve D hizmet seviyeleri için incelendiğinde, en fazla yoğunluk düzeyinin 16- 22 aralığında, en fazla hacim/ kapasite oranının % 64- 85 aralığında olacağı tespit edilmiştir.

Traffic density, which is one of the major problems of cities, affects human life in many ways. For a more livable urban life, by determining the current density, it is necessary to control the vehicle traffic and take necessary measures for future congestion. An estimation of density to be made taking into account the possible parameters that may increase traffic density has an important place for drivers and authorized institutions and organizations responsible for exposure of a city to the least possible traffic density for city residents. The study was carried out on the E-5 highway in the direction of entrance from Tuzla district to Istanbul. The data was obtained from Yandex Traffic and Wunderground websites. Weekdays, working hours, general condition of the weather, temperature, wind speed and humidity levels were taken as independent variables. Day, hour and weather conditions are categorical and these variables are determined as dummy variables. An average speed level of 80 km was obtained on the relevant route, and when Free Flow Speed was examined for C and D service levels, it was determined that the highest density level would be in the range of 16-22, and the maximum volume / capacity ratio would be in the range of 64-85%.