Yazar "Bayrakdar, Berk" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • [ X ]
    Öğe
    Development of Delay Models with a Deep Learning Approach For Adaptive Signalized Intersections
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2021) Bayrakdar, Berk; Doğan, Erdem
    Signalized intersection management systems have become more efficient with the help of developments in communication and detector systems. Especially, Adaptive Signal Management Systems (ASMS) is planned intersections to adapt to variable traffic parameters. However, previous approaches developed to measure the efficiency of signalized intersections are not compatible with the continuous change of control parameters such as cycle length and phase plans. In this study, a delay estimation model (DÖM) has been developed for intersections managed with ASMS using the deep learning approach. The efficiency of the DÖM has been analyzed by comparing the performances with artificial neural network (ANN) models and analytical models. In addition, DÖM and ANN models were trained with different input variables and their performances were investigated. The data used for modeling were collected from the intersection managed by ASMS in Kırıkkale province by making observations. These observations were made according to vehicle types and delay observations of 6331 vehicles in a total of 487 cycles were made. Analysis results showed that the DÖM model predicts the actual delays with error percentages approximately 2 times lower than the ANN model, and approximately 5 times lower than the analytical models. This study revealed that DÖM is an effective performance measurement model for signalized intersections operating with variable timing.
  • [ X ]
    Öğe
    İzole sinyalize kavşaklar için derin öğrenme yaklaşımı ile gecikme modelleri geliştirilmesi
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2021) Bayrakdar, Berk; Doğan, Erdem
    Bu tez çalışmasında temel trafik mühendisliği kavramları, sinyalizasyon sistemleri ve gecikme hakkında genel bilgiler verilmiş olup, Kırıkkale ilinde bulunan Sanayi Kavşağındaki ana ve tali yaklaşım kollarına ait taşıt gecikmeleri incelenmiştir. Kavşaktaki ortalama taşıt gecikmeleri devre bazında tespit edilerek elde edilen saha sonuçları, analitik modeller (HCM ve Avustralya), CORSIM trafik simülasyon programı ve yapay zekâ modelleri (Yapay Sinir Ağları-YSA ve Derin Öğrenme Modeli-DÖM) ile tahmin edilen gecikme değerleriyle karşılaştırılmıştır. Böylelikle hangi modelin gerçek gecikme değerlerine daha yakın sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Tüm modellerin sonuçları Ana Kol (Ankara Caddesi Kırıkkale İstikameti) ve Tali Kol (Yavuz Sultan Selim Caddesi ve 254. Sokak) için ayrı ayrı hesaplanmıştır. Yapay zekâ modellerinde iki farklı veri kümesi kullanılmıştır. İlk veri kümesinde (GD-1), girdi değişkenleri olarak kırmızı ve sarı süre, yeşil süre, devre süresi, yeşil sürenin devre süresine oranı, toplam taşıt sayısı, ağır ticari taşıt sayısı ve ağır ticari taşıt sayısının toplam taşıt sayısına oranı kullanılmıştır. İkinci veri kümesinde (GD-2) ise girdi değişkenleri olarak kırmızı ve sarı süre, toplam taşıt sayısı, ağır ticari taşıt sayısı kullanılmıştır. Yapay zekâ ile oluşturulan modeller, arazi ölçümleri ile elde edilen veriler ile eğitilmiş ve test edilmiştir. Modellerin genelleme kabiliyetini arttırmak için modellerin eğitiminde çapraz doğrulama tekniği uygulanmıştır. Modellerin değerlendirilmesinde Ortalama Karesel Hata (OKH), Ortalama Karesel Hataların Karekökü (OKHK) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH) performans ölçütleri olarak seçilmiştir. Modellerin performanslarının karşılaştırılması sonucunda, hem ana kol hem de tali kolda, DÖM ile GD-1'e göre oluşturulan modelin, kavşakta gözlemlenen gerçek gecikme değerlerine en yakın sonuçları verdiği yani en iyi tahmin performansını gösterdiği tespit edilmiştir. Ayrıca yapay zekâ modellerinin, diğer modellere kıyasla gerçek gecikme değerlerine daha yakın sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. DÖM' nin başarılı sonuçlar üretmiş olması, Adaptif Sinyal Yönetim Sistemi (ASYS) ile yönetilen izole sinyalize kavşaklardaki taşıt gecikmelerinin hesaplanmasında DÖM'nin daha etkin olacağını göstermektedir.