Yazar "Doğan, Erdem" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 19 / 19
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe An application of modified Smeed, adapted Andreassen and artificial neural network accident models to three metropolitan cities of Turkey(Academic Journals, 2009) Akgüngör, Ali Payidar; Doğan, ErdemTraffic accident prediction models are used for transportation safety studies. This study proposes 2 analytical models and an artificial neural network (ANN) model to estimate the number of deaths resulted from traffic accidents in 3 metropolitan cities of Turkey utilizing historical data between 1986 and 2005. The first analytical model is a modified form of the Smeed accident prediction model and the second one is an adapted form of the Andreassen model. In the model development, population (P) and the number of vehicles (N) were taken as independent variables. In the ANN approach, the sigmoid and pureline functions were used as activation functions with feed forward-back propagation algorithm. The model estimations were compared against the observations and it was seen that the ANN model performed better than the other 2 analytical models.Öğe An artificial intelligent approach to traffic accident estimation: Model development and application(Vilnius Gediminas Tech Univ, 2009) Akgüngör, Ali Payidar; Doğan, ErdemThis study proposes an Artificial Neural Network (ANN) model and a Genetic Algorithm (GA) model to estimate the number of accidents (A), fatalities (F) and injuries (I) in Ankara, Turkey, utilizing the data obtained between 1986 and 2005. For model development, the number of vehicles (N), fatalities, injuries, accidents and population (P) were selected as model parameters. In the ANN model, the sigmoid and linear functions were used as activation functions with the feed forward-back propagation algorithm. In the GA approach, two forms of genetic algorithm models including a linear and an exponential form of mathematical expressions were developed. The results of the GA model showed that the exponential model form was suitable to estimate the number of accidents and fatalities while the linear form was the most appropriate for predicting the number of injuries. The best fit model with the lowest mean absolute errors (MAE) between the observed and estimated values is selected for future estimations. The comparison of the model results indicated that the performance of the ANN model was better than that of the GA model. To investigate the performance of the ANN model for future estimations, a fifteen year period from 2006 to 2020 with two possible scenarios was employed. In the first scenario, the annual average growth rates of population and the number of vehicles are assumed to be 2.0 % and 7.5%, respectively. In the second scenario, the average number of vehicles per capita is assumed to reach 0.60, which represents approximately two and a half-fold increase in fifteen years. The results obtained from both scenarios reveal the suitability of the current methods for road safety applications.Öğe Comparison of Feature Selection Algorithms for Traffic Micro-Simulation Model Calibration(Kırıkkale Üniversitesi, 2022) Doğan, ErdemA significant number of advanced microsimulation models have now been developed to perform traffic simulations, but these models contain a large number of parameters that must be calibrated to model all traffic conditions. Attempting to calibrate all of these parameters can be costly and even reduce calibration accuracy. In this study, an analysis of the effects of various Feature Selection Algorithms (FSA) on calibration accuracy is conducted and an approach is proposed to determine the appropriate FSA type. As part of the proposed approach, a model parameter set was created from SUMO's vehicle type, car following and lane change model parameters, and an experimental set was created utilizing the Latin Hyper Cube. The experiments were carried out for a 9.2 km long road section equipped with detectors capable of collecting high time resolution data. As a result, it was observed that using FSA can significantly improve the calibration performance. In addition, the calibration method proposed in this study can be functional for traffic simulation practitioners and researchers.Öğe D-200 Karayolu için Dönemsel ARIMA Yöntemi ile Kısa Dönemli Trafik Akım Tahmin Modellerinin Geliştirilmesi(2018) Doğan, ErdemGünümüzde trafik kontrol sistemlerinin verimli çalışabilmesi için kısa dönemli trafiğin tahmin edilmesigerekli olmaktadır. Bu çalışmada, Kırıkkale İl sınırlarındaki (D-200, E88) karayoluna ait kısa dönemli trafiktahmin modellerinin geliştirilmesi için dönemsel otoregresif bileşik hareketli ortalama (SARIMA) tekniğikullanılmıştır. Modellemede kullanılan veri seti, yolun 29100 km’ sinde belirlenen kesiminde, yaklaşık 2ay süre boyunca 15 dk.’ lık zaman dilimleri şeklinde yapılan sayımlardan her bir şerit için ayrı olarak eldeedilmiştir. Elde edilen trafik akımı verilerinin %80’ i SARIMA modellerinin oluşturulması için, kalan kısmıise modelin tahminlerinin test edilmesi için kullanılmıştır. Farklı tiplerdeki SARIMA modelleri iki şeritlikarayolunun sağ ve sol şeritleri için oluşturulmuştur. Analizler sonucunda SARIMA(1,0,1)(0,1,1)672 heriki şerit için en düşük tahmin hatalarını üretmiştir. Modellere ait R2 değerleri ise sağ şerit için 0,92, sol şeritiçin 0,88 seviyelerinde olduğu hesaplanmıştır. Modellerin yüksek R2 değerleri ve düşük hatalar üretmesinedeniyle geliştirilen SARIMA modellerinin Türkiye karayollarının kesintisiz akım koşullarını sağlayanyol kesiminde Türkiye'de kullanılabileceğini göstermiştir.Öğe Development of Delay Models with a Deep Learning Approach For Adaptive Signalized Intersections(Kırıkkale Üniversitesi, 2021) Bayrakdar, Berk; Doğan, ErdemSignalized 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.Öğe Esnek Ve Rijit Yol Üst Yapılarında Gürültü Seviyelerinin Eş Zamanlı Ölçümü Ve Analizi(2014) Yıldırım, Hakan; Açık, Selin; Akgüngör, Ali Payıdar; Doğan, ErdemBeton yollar dünyada yaygın olarak kullanılmasına karşın ülkemizde gelişim gösterememiş, bu nedenle de genel olarak bitümlü sıcak karışım asfalt yollar tercih edilmiştir. Bu çalışmada, Türkiye'de yaygın olarak kullanılan bitümlü sıcak karışım asfalt yollar ve henüz yaygınlaşmamış olan beton yollar arasında gürültü seviyeleri yönünden bir karşılaştırma yapılmıştır. Bunun için Afyonkarahisar-Emirdağ arasında inşa edilmiş 2 km'lik beton yol ile bu yolun devamı olan bitümlü sıcak karışım asfalt yol arasındaki geçiş noktası çalışma koridoru olarak kullanılmıştır. Bu koridordaki beton yol ve bitümlü sıcak karışım asfalt yolun kenarlarına, ses girişimlerini en aza indirecek şekilde, ayrı ayrı gürültü ölçüm cihazı ve kamera düzenekleri yerleştirilmiş, yol yapım malzemesine bağlı olarak değişen gürültü seviyeleri eş zamanlı olarak kaydedilmiş, bulunan değerler analiz edilerek kaplama türleri ile gürültü seviyeleri arasındaki ilişki araştırılmıştır. Bu aşamada, kurulan düzenekler arasındaki mesafe trafik yoğunluğunun ve akış hızının değişimini engellemek için mümkün olduğunca kısa tutulmuştur. Yapılan ölçüm ve analizler sonunda beton yolların bitümlü sıcak karışım asfalt yollara göre ortalama gürültü seviyesinin aynı taşıt kompozisyonu ve trafik hacmi için yaklaşık 4 dB(A) daha düşük olduğu ortaya konmuş ve ülkemizde de beton yolların gelişim göstermesi gerektiği vurgulanmıştır.Öğe Estimating road accidents of Turkey based on regression analysis and artificial neural network approach(2008) Akgüngör, Ali Payidar; Doğan, ErdemThis study proposes two new analytical models and an Artificial Neural Network (ANN) model to estimate the number of accidents, injuries and fatalities in Turkey utilizing historical data between 1986 and 2005. The data between the years 1986 and 2000 were used to develop the models and the rest of data (i.e., 2001-2005) were utilized for testing the developed models. The first of the analytical models is a modified form of the Smeed accident prediction model. The second one is an adapted form of the Andreassen model to Turkey. In the model development, the number of vehicles (N), fatalities (D), injuries (I), accidents (C), and population (P) were taken as model parameters. In the ANN model, the sigmoid and linear functions were used as activation functions with feed forward-back proportion algorithm. The model results were compared against the observations and it was found that the ANN model performed better than the other two analytical models. In order to investigate the performance of the models for future estimations, a fifteen year period from 2006 to 2020 was employed. Considering the fact that Turkey is likely to enter the European Union by 2020, road safety strategies were evaluated with two possible scenarios. In the first scenario, the annual average growth rates of the population and the number of vehicles are assumed to be 1.7% and 7.5% (average growth rates between 1986 and 2005) respectively. In the second scenario, the average number of vehicles per capita is assumed to reach 0.45 which represents a three-fold increase in fifteen years. The results obtained from both scenarios reveal the suitability of the current methods for the road safety applications.Öğe Farklı Akım/Kapasite Oranlarının Trafik Simülasyon Kalibrasyon Performansına Etkisi(2024) Kandemir, Gülnur; Doğan, ErdemGünümüzde, çeşitli trafik senaryolarını değerlendirmek ve farklı operasyonel durumların performansını tahmin etmek için önemli sayıda mikro-simülasyon modeli geliştirilmiştir, ancak bu modellerin, trafik koşullarını doğru bir şekilde yansıtabilmesi için model parametrelerinin kalibre edilmesi gereklidir. Kalibrasyon sonucunda elde edilen model parametrelerinin, sistemin performansına olan etkisi, trafik simülasyon modellerinin güvenilirliği ve kullanılabilirliği açısından önemlidir ve detaylı bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. Bu çalışma, mikroskobik trafik simülasyonunda farklı akım/kapasite (v/c) oranlarının kalibrasyon performansı üzerindeki etkisini analiz ederek, model parametrelerinin optimum kalibrasyonunun belirlenmesine yönelik bir yöntem önermektedir. Önerilen yöntem kapsamında, SUMO'nun araç takip model parametreleri için Latin Hiper Küp ile kombinasyonları oluşturulmuştur. Yüksek zaman çözünürlüğüne sahip detektörlerle donatılmış tek, çift ve üç şeritli yol ağları için simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Üç farklı yol ağının her bir şeridi farklı v/c oranları için kalibre edilmiştir. Sonuç olarak, kalibrasyon için en uygun v/c oranının belirlenmesinin ve bu v/c oranında mikro-simülasyon model kalibrasyonunun yapılmasının, modelin etkinliğine ve güvenilirliğine olumlu yönde katkı sağladığı gözlemlenmiştir.Öğe Farklı Yöntemler Kullanılarak Geli?tirilen Trafik Kaza Tahmin Modelleri ve Analizi(Kırıkkale Üniversitesi, 2010) Akgüngör, Ali Payidar; Doğan, ErdemBu çalışmada, regresyon analizi, yapay sinir ağları (YSA) ve genetik algoritma (GA) yöntemleri kullanılarak İzmir ili için trafik kaza tahmin modelleri geliştirilmiştir Modeller geliştirilirken nüfus, araç sayısı ve kaza sayısı model parametreleri olarak kullanılmış ve bu parametrelere ait 1986-2005 yılları arasındaki verilerden faydalanılmıştır. Regresyon analizi kullanılarak geliştirilen kaza modellerinde Smeed ve Andreassen kaza model formları kullanılmıştır. YSA modelinde 2-5-1 ağ mimarisi en uygun mimari olarak belirlenmiş, ağların gizli katmanında sigmoid, çıkış katmanında da doğrusal fonksiyon kullanılmıştır. Ağın eğitiminde ise ileri beslemeli geri yayılım algoritmasından yararlanılmıştır. GA tekniği ile modeller oluşturulurken farklı formdaki modeller denenmiş ancak bu çalışma için en başarılı modelin üstel model olduğu görülmüştür. Geliştirilen bütün modellerin performansları ortalama mutlak yüzde hata (OMYH) ortalama mutlak hata (OMH) ve ortalama karesel hataların karekökü (OKHK) ölçütleri içinde değerlendirilmiştir.Öğe Forecasting highway casualties under the effect of railway development policy in Turkey using artificial neural networks(Springer, 2013) Doğan, Erdem; Akgüngör, Ali PayidarThis study presents forecast of highway casualties in Turkey using nonlinear multiple regression (NLMR) and artificial neural network (ANN) approaches. Also, the effect of railway development on highway safety using ANN models was evaluated. Two separate NLMR and ANN models for forecasting the number of accidents (A) and injuries (I) were developed using 27 years of historical data (1980-2006). The first 23 years data were used for training, while the remaining data were utilized for testing. The model parameters include gross national product per capita (GNP-C), numbers of vehicles per thousand people (V-TP), and percentage of highways, railways, and airways usages (TSUP-H, TSUP-R, and TSUP-A, respectively). In the ANN models development, the sigmoid and linear activation functions were employed with feed-forward back propagation algorithm. The performances of the developed NLMR and ANN models were evaluated by means of error measurements including mean absolute percentage error (MAPE), mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R (2)). ANN models were used for future estimates because NLMR models produced unreasonably decreasing projections. The number of road accidents and as well as injuries was forecasted until 2020 via different possible scenarios based on (1) taking TSUPs at their current trends with no change in the national transport policy at present, and (2) shifting passenger traffic from highway to railway at given percentages but leaving airway traffic with its current trend. The model results indicate that shifting passenger traffic from the highway system to railway system resulted in a significant decrease on highway casualties in Turkey.Öğe İzole Sinyalize Kavşaklar için Çiçek Tozlaşma Algoritması Kullanılarak Devre Süresi Modellerinin Geliştirilmesi(2020) Akgüngör, Ali Payıdar; Yavuz, Sevim; Korkmaz, Ersin; Doğan, ErdemSon zamanlarda nüfus ve ekonomideki büyüme karayollarında araç kullanımını arttırmakta, buna bağlı olarak da kavşakların kapasitesi yetersiz kalmaktadır. Kavşakların verimsiz çalışmasından dolayı gecikme, yakıt tüketimi, emisyon salınımı artarken sürücü davranışları da olumsuz etkilenmektedir. Kavşak geometrilerinin iyileştirilmesinin yanı sıra, optimum devre süresinin doğru tespiti ve sinyal sürelerinin düzenlenmesi ile de bu sorunların minimuma indirilebilmesi mümkün olmaktadır. Bu çalışmada Çiçek Tozlaşma Algoritması (ÇTA) kullanılarak optimum devre süresi modelleri geliştirilmiştir. Ayrıca en düşük gecikmeye sahip olan devre sürelerinin belirlenmesinde Diferansiyel Gelişim Algoritmasından (DGA) yararlanılmıştır. Kalibre edilen Webster modeline ilave olarak sabit eklenmiş Webster model formu ve üstel formda devre süresi modelleri geliştirilmiştir. VISSIM simülasyon programı ile elde edilen gecikme değerlerine göre geliştirilen bütün modeller Webster modeli ve VISTRO optimizasyon programı ile karşılaştırılmış ve önerilen modellerin istatistiksel olarak daha iyi performansa sahip olduğu görülmüştür. Bu modellerin özellikle yüksek trafik hacmine sahip trafik durumlarında yetersiz kalan Webster modelindeki eksiklikleri kapatarak alternatif bir devre süresi tahmin modeli olarak kullanılabileceği ön görülmektedir.Öğe Meta-Sezgisel Yöntemlerle Sabit Zamanlı Sinyalize Kavşaklar için Optimum Devre Süresi Modeli(2019) Akgüngör, Ali Payıdar; Turna, Özge Yılmaz; Korkmaz, Ersin; Doğan, ErdemSon zamanlarda nüfus ve ekonomideki büyüme karayollarında araç kullanımını arttırmaktadır. Buna bağlı olarak kavşakların kapasitesi giderek yetersiz kalmaktadır. Kavşakların verimsiz çalışmasından dolayı gecikme, yakıt tüketimi, emisyon salınımı artarken sürücü davranışları da olumsuz etkilenmektedir. Optimum devre süresinin doğru tespiti ve sinyal sürelerinin düzenlenmesi ile bu sorunların minimuma indirilebilmesi mümkün olmaktadır. Bu çalışmada Yapay Arı Kolonisi Algoritması (YAKA) kullanılarak optimum devre süresi modelleri geliştirilmiştir. Ayrıca en düşük gecikmeye sahip olan devre sürelerinin belirlenmesinde Diferansiyel Gelişim Algoritmasından (DGA) yararlanılmıştır. Kalibre edilen Webster modeline ilave olarak üstel ve kuadratik formda modeller geliştirilmiştir. Geliştirilen bütün modeller Webster modelinden istatistiksel olarak daha iyi performansa sahip olurken, en iyi performansı da üstel model vermiştir. Bu modellerin özellikle yüksek trafik hacmine sahip trafik durumlarında yetersiz kalan Webster modelinin eksikliğini kapatarak alternatif bir devre süresi tahmin modeli olarak kullanılabileceği görülmüştür.Öğe Optimize edilmiş bulanık mantık yöntemi ile izole sinyalize kavşak kontrolü(Kırıkkale Üniversitesi, 2014) Doğan, Erdem; Akgüngör, Ali PayıdarBu çalışmada, izole kavşakların kontrolü için mevcut kontrol sistemlerinin yerine kullanılabilecek yeni Bulanık Mantık Tabanlı Sinyal Denetim Sistemi (BMT-SDS) geliştirilmiştir. Geliştirilen BMT-SDS içinde iki adet ana bulanık mantık tabanlı modül bulunmaktadır. İlk modül, kavşağa ait şeritlerdeki trafik yoğunluğuna göre yeşil faz olarak seçilen fazın süresini ayarlamaktadır, ikinci modül ise yeşil süresi sona ermiş ve uzatma kararı verilmiş olan fazın, uzatılma sürelerini belirlemektedir. BMT-SDS' in farklı kavşak geometrileri ve trafik akım koşulları altında verdiği tepkileri ölçebilmek için yeni bir mikroskobik trafik simülasyon programı geliştirilmiş olup, Kırıkkale Üniversitesi Trafik Simülasyon Programı (KU-Trsim) olarak isimlendirilmiştir. KU-Trsim' in geçerliğinin kanıtlanması için arazi gecikme verileri ile simülasyon gecikme verileri karşılaştırılmış ve R2 değeri 0,98 olarak elde edilmiştir. Günümüzde sık olarak kullanılan Ön Zamanlı Sinyal Denetim Sistemi (OZ-SDS), BMT-SDS ve Tam Uyarmalı Sinyal Denetim Sistemi (TU-SDS) ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmada her kavşak türü için 15 farklı trafik durumu seçilmiştir. Sonuç olarak, BMT-SDS' in gecikme değerleri diğer iki sistem ile karşılaştırıldığında % 20 ile % 60 arasında daha düşük çıktığı gözlenmiştir. BMT-SDS' in farklı trafik akımlarına daha iyi adapte olabilmesi için, BMT-SDS üyelik fonksiyonları iki aşamalı olarak optimize edilmiştir. Birinci aşamada, her bir bulanık kümeye ait en küçük ve en büyük sınır değerleri, geliştirilen Bulanık Mantık Sınır Arama Programı (BM-SAP) ile en iyilenmiştir. İkinci aşamada ise, elde edilen sınır değerlerine sahip bulanık kümelerin üçgen üyelik fonksiyonlarına ait alt, orta ve üst değerlerinin en iyi durumları Genetik Algoritma (GA) ile araştırılmıştır. Ayarlanmış BMT-SDS' ler ile ilk durumdaki BMT-SDS' ler karşılaştırıldığında % 2,78 ile % 32,48 arasında iyileşmelerin oluştuğu tespit edilmiştir.Öğe Placement and sizing strategies for dynamic wireless charging stations on signalized intersection corridors(Pamukkale Univ, 2022) Doğan, ErdemDynamic wireless charging stations are a potential solution to the range problem of the limited battery capacity of electric vehicles. However, the infrastructure of these stations is costly, so it is important to position the wireless charging tracks (WCT) of the stations. This study proposes strategies in two different groups for positioning and sizing the charging stations on signalized corridors. The first group consists of two predefined strategies, while the second includes strategies using Gray Wolf Optimization (GWO) and Whale Optimization Algorithm (WOA). The performance of these strategies was tested taking into account various BEV ratios (rEv) and maximum WCT lengths. Analysis results showed GWO and WOA is presented high-efficiency placement plans in the majority of cases studied. Surprisingly, however, with increasing rEv, the predefined strategies showed better performances in some cases than that of GWO and WOA. Another notable finding is that the efficiency of the station can be increased by using more WCTs at the corridor entrances. This study presents results that have the potential to contribute to the solution of the problem of positioning and sizing wireless charging stations for intersection corridors and were not highlighted in previous studies.Öğe Proaktif Trafik Kaza Risk Değerlendirme Yaklaşımı ve Türkiye İçin Uygulanabilirliğinin Tartışılması(Kırıkkale Üniversitesi, 2023) Doğan, Erdem; Korkmaz, ErsinTrafik kazaları, tüm yaş grupları için ölüm nedenleri listesinin ilk sıralarında yer almaktadır. Yıllık olarak dünya genelinde yaklaşık 1,35 milyon ölümlü trafik kazası kaynaklı olay meydana gelmektedir. Uzmanlar bir yol kesiminin risk düzeyini değerlendirmek amacıyla, sıklıkla Reaktif Yaklaşım (ReY) tabanlı metotlar kullanmaktadır. ReY, kazaların oluşmasını bekleyen ve ardından kaza verilerini analiz ederek önlemler öneren bir yaklaşım olup, bu yöntem için yeterli verinin toplanması gereken süre uzun olabilir. Diğer taraftan, Proaktif Yaklaşımlar (ProY) ise trafik akışı içindeki taşıtların risk potansiyeli olan hareketleri incelenmekte ve bu hareketlerin analizinden elde edilen vekil güvenlik ölçütleri kullanılmaktadır. Bu yaklaşım sayesinde, risk analizi için gereken süre önemli ölçüde kısalmaktadır. Türkiye Cumhuriyeti Karayolu Trafik Güvenliği Strateji Belgesinde trafik kazası kaynaklı ölümlerin 2030 yılına kadar %50 azaltılması hedeflenmektedir. Mevcut karayolu risk değerlendirmesi için kullanılan ReY yöntemlerinin eksik veri kaynaklı yavaş kalabileceği ve belirtilen hedefe zamanında ulaşılamayabileceği göz önüne alınmalıdır. Bu çalışmanın temel amacı, Dünya genelinde kullanılan ProY yöntemleri hakkında bilgi sunmak ve Türkiye karayolları için ProY’un risk değerlendirme görevlerinde kullanılmasının tartışılmasıdır. Bu bağlamda, öncelikle mevcut ReY yöntemleri açıklanmış ve ardından ProY yöntemleri ile ilgili bilgilere odaklanılmıştır. Son olarak ProY örnekleri ele alınarak ülkemizde uygulama potansiyeli taşıyan uygulamalardan söz edilmiştir.Öğe Proaktif Trafik Kaza Risk Değerlendirme Yaklaşımı ve Türkiye İçin Uygulanabilirliğinin Tartışılması(2023) Doğan, Erdem; Korkmaz, ErsinTrafik kazaları, tüm yaş grupları için ölüm nedenleri listesinin ilk sıralarında yer almaktadır. Yıllık olarak dünya genelinde yaklaşık 1,35 milyon ölümlü trafik kazası kaynaklı olay meydana gelmektedir. Uzmanlar bir yol kesiminin risk düzeyini değerlendirmek amacıyla, sıklıkla Reaktif Yaklaşım (ReY) tabanlı metotlar kullanmaktadır. ReY, kazaların oluşmasını bekleyen ve ardından kaza verilerini analiz ederek önlemler öneren bir yaklaşım olup, bu yöntem için yeterli verinin toplanması gereken süre uzun olabilir. Diğer taraftan, Proaktif Yaklaşımlar (ProY) ise trafik akışı içindeki taşıtların risk potansiyeli olan hareketleri incelenmekte ve bu hareketlerin analizinden elde edilen vekil güvenlik ölçütleri kullanılmaktadır. Bu yaklaşım sayesinde, risk analizi için gereken süre önemli ölçüde kısalmaktadır. Türkiye Cumhuriyeti Karayolu Trafik Güvenliği Strateji Belgesinde trafik kazası kaynaklı ölümlerin 2030 yılına kadar %50 azaltılması hedeflenmektedir. Mevcut karayolu risk değerlendirmesi için kullanılan ReY yöntemlerinin eksik veri kaynaklı yavaş kalabileceği ve belirtilen hedefe zamanında ulaşılamayabileceği göz önüne alınmalıdır. Bu çalışmanın temel amacı, Dünya genelinde kullanılan ProY yöntemleri hakkında bilgi sunmak ve Türkiye karayolları için ProY’un risk değerlendirme görevlerinde kullanılmasının tartışılmasıdır. Bu bağlamda, öncelikle mevcut ReY yöntemleri açıklanmış ve ardından ProY yöntemleri ile ilgili bilgilere odaklanılmıştır. Son olarak ProY örnekleri ele alınarak ülkemizde uygulama potansiyeli taşıyan uygulamalardan söz edilmiştir.Öğe Regresyon analizi ve yapay zeka yaklaşımı ile Türkiye ve seçilen bazı büyük illeri için trafik kaza tahmin modelleri(Kırıkkale Üniversitesi, 2007) Doğan, Erdem; Akgüngör, Ali PayidarBu tez çalısmasında, Türkiye'de meydana gelen trafik kazaları ve bu kazalar sonucunda meydana gelen yaralı ve ölü sayılarını tahmin eden modeller gelistirilmistir. Modelleri gelistirmek için 1986?2000 yılları arasında kalan veriler, gelistirilen modelleri testi etmek için ise 2000?2005 yılları arasındaki veriler kullanılmıstır. Nüfus (P) ve motorlu araç sayıları (N) modellerde kullanılan bağımsız değiskenler olurken, bağımlı değiskenler olarak da sırası ile kaza (C), ölü (D) ve yaralı sayıları (I) alınmıstır. Modeller gelistirilirken üç ayrı teknik kullanılmıs olup, bunlar: I) Smeed ve Andreassen model formlarını gelistirmek için kullanılan Regresyon Analizi, II) Yapay Sinir Ağları, III) Genetik Algoritma Teknikleridir. Her üç teknik kullanılarak gelistirilen modeller 5 yıllık dönemde ortama karesel hatalar (OKH) yöntemi ile karsılastırılmıstır. Türkiye ve bazı seçilen büyük sehirleri için gelistirilen modeller karsılastırıldığında yapay zeka tekniği kullanılarak ortaya çıkan modellerin çok daha küçük hatalarla sonuca yaklastığı gözlenmistir. Ayrıca araç sayılarının değisimine bağlı ?ki senaryo dahilinde tahminler yapılmıstır. ?lk senaryoda eski araç sayıları verileri kullanılarak olusturulan eğriye uygun olarak araç sayısının arttığı düsünülmüstür. ?kinci senaryoda ise kisi basına düsen araç sayısının, 0.4 olacağı düsünülmüstür. Belirtilen iki senaryo dahilinde 2015 yılına kadar kaza (C), yaralı (I) ve ölü (D) sayılarının tahmini yapılmıstır Anahtar Kelimeler: Kaza Tahmin Modelleri, Smeed, Andreassen, Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritma, TürkiyeÖğe Smeed ve Andreassen kaza modellerinin Türkiye uygulaması: Farklı senaryo analizleri(2008) Akgüngör, Ali Payıdar; Doğan, ErdemBu çalışmada, 1986-2005 yılları arasındaki nüfus (P), araç (N), kaza (C), yaralı (I) ve ölü sayıları’na (D) ait veriler kullanılarak Türkiye için trafik kaza modelleri geliştirilmiştir. Bu modeller geliştirilirken, yapısal form olarak Smeed ve Andreassen modellerinden yararlanılmakla birlikte Smeed modeli farklı bir bakış açısından ele alınarak geliştirilmiş ve bu modele Smeed Benzeşim Modeli adı verilmiştir. Avrupa Birliğine tam üye olma yolunda olan Türkiye’ nin 2010 yılına kadar olan süreçte kaza, yaralı ve ölü sayıları farklı üç senaryo ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Geliştirilen her iki model yüzdelik hatalar (YH), ortalama mutlak hatalar (OMH) ve ortalama karesel hataların karekökü (OKHK) esas alınarak karşılaştırılmıştır. Türkiye için geliştirilen Andreassen Modeli 1986-2005 yılları arasında Smeed Benzeşim modeline göre genel olarak daha küçük yüzdelik hatalara sahip olmakla birlikte, senaryolara göre ileriye yönelik kaza, yaralı ve ölü sayılarına ait tahminlerde Smeed Benzeşim modelinin daha anlamlı sonuçlar verdiği görülmüştür.Öğe The Impact of Different Volume/Capacity Ratios on Traffic Simulation Calibration Performance(Kırıkkale Üniversitesi, 2024) Kandemir, Gülnur; Doğan, ErdemMicrosimulation models must be properly calibrated before being used for analysis. In the traditional calibration approach, a calibration variable that can typically be collected from the field, such as traffic volume or speed, is used. The calibration process is assumed to be completed by minimizing the difference between the calibration variable collected from the field and obtained from the model. However, it should be noted that this approach does not imply that the real vehicle tracking model parameters are exactly or very close to the microsimulation model parameters. On the other hand, since real vehicle tracking parameters cannot be obtained from the field, this approach is necessary. This study aims to develop a new approach to improve the accuracy of the traditional calibration approach. This approach involves creating an experiment set consisting of different vehicle tracking model parameters, modeling the road section to be simulated in the simulation environment, and conducting simulation-based optimization experiments to determine at which v/c ratio data should be collected from the field. In the study, SUMO (Simulation of Urban MObility) was used for microsimulation modeling, the Latin Hypercube method was preferred for creating the experiment set, and the Grey Wolf Algorithm was used for optimization. Experiments were conducted for road sections with different numbers of lanes, and the calibration performance at different v/c ratios was measured by the average of squared errors. The results confirmed that the calibration process performed at the appropriate v/c ratio was significantly more accurate than under other conditions. It is anticipated that this proposed approach will make significant contributions to the more accurate calibration of the planned road sections.
