Institutional Repository

Ankara'da toplu taşıma için veriye dayalı analiz ve planlama

Show simple item record

dc.contributor.advisor Kuyzu, Gültekin
dc.contributor.author Bakar, Merve
dc.date.accessioned 2019-12-25T08:37:45Z
dc.date.available 2019-12-25T08:37:45Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.citation Bakır, M. (2018). Ankara'da toplu taşıma için veriye dayalı analiz ve planlama. Ankara: TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü. [Yayınlanmamış yüksek lisans tezi] en_US
dc.identifier.uri https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11851/2236
dc.description.abstract Akıllı Kart Elektronik Ücret Toplama Sistemleri, etkili ve güvenilir ödeme imkânı sağladığından dünyanın birçok yerinde ulaşım sektöründe kullanılmaktadır. Akıllı kart otomatik ücret toplama sistemleri, toplu taşıma sistemlerinde ücret toplama işlemlerinin etkin ve doğru yapılmasına olanak sağlar. Bu sistemler geleneksel ücret toplama yöntemleriyle karşılaştırıldığında, planlamacılara daha esnek fiyatlandırma yapıları uygulamayı sağlar. Akıllı kart sistemleri, toplu taşıma ağının genel verimliliğini ve hizmet kalitesini arttırmak için yolcular ile ilgili çeşitli verileri kaydeder. Bu çalışmada, Ankara Türkiye'deki toplu taşıma araçları ile seyahat eden yolcuların seyahat izlerini mekansal ve zamansal olarak anlamak için akıllı kart işlem verileri analiz edilmiştir. Öncelikli hedeflerimizden biri, doğrudan hizmet eksikliğinden dolayı bir veya daha fazla ara noktadan aktarma yapması gereken yolcuların seyahat rotalarını tanımlamaktır. Bir aylık döneme karşılık gelen yaklaşık 30 milyon kayıt veri seti olarak kullanılmıştır. Veriler, otobüs ve hafif raylı ulaşım modlarına ait kayıtları içermektedir. Her kayıt; akıllı kart numarasını, toplu taşıma modunu, otobüs/ray hattını (güzergah), seyahat başlangıç yerini, seyahat başlangıç tarih ve saatini ve yolcu ücret sınıfını içerirken, yolcunun varış yerini içermemektedir. İlk olarak her yolcunun indiği yeri tahmin etmek için bir model oluşturulmuştur. Yolcuların iniş yerleri tahmin edildikten sonra, yolcu seyahat rotaları oluşturulmuş ve seyahatler; ücret sınıfı, kullanılan toplu taşıma türü, haftanın günü ve saati, en sık kullanılan güzergah ve duraklar gibi çeşitli boyutlarda analiz edilmiştir. Yolcu iniş yerlerinin tahmin edilmesi ve yolcu seyahatlerine ilişkin analizler RStudio programı kullanılarak yapılmıştır. Bir aylık periyotta yapılan yolcu seyahatleri; tam, öğrenci ve öğretmen olmak üzere kullanılan akıllı kart çeşitlerine göre analiz edilmiştir. Seyahatlerde %61 kullanım oranı ile en sık tercih edilen toplu taşıma aracı otobüs olurken, en az tercih edilen toplu taşıma aracı teleferik olmuştur. Hafta içi ve hafta sonu yapılan seyahatlere ek olarak, aktarmalı seyahatlerin belirli saat aralıklarındaki yoğunluğu, en sık kullanılan güzergahlar ve duraklar analiz edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Ulaşım, Toplu taşıma, Akıllı kart verisi,Veri analitiği, Zamansal-mekansal analiz. tr_TR
dc.description.abstract Smart card automated fare collection systems are used in many transportation systems throughout the world as they provide effective and reliable payment opportunity. Smart card automated fare collection systems facilitate efficient and accurate fare collection in public transport systems. These systems enable the planners to implement more flexible pricing structures compared to traditional fare collection methods. Smart card systems record several pieces of data about the passengers, which can be used to improve the overall efficiency and service quality of the public transport network. In this work, we focus on analyzing smart card transaction data to understand spatial and temporal travel patterns of public transport passengers in Ankara, Turkey. One of our primary goals is to identify origin-destination pairs where the passengers are required to transfer through one or more intermediate points because of the lack of a direct service. We use a data set of about 30 million records corresponding to a one month period. The data includes records from bus and light rail transportation modes. Each record includes the smart card number, the transport mode, the bus/rail line, the boarding location, the boarding date and time, and the fare class of the passenger; but lacks the alighting location of the passenger. We first create a model to estimate the alighting location of each passenger. Then, we estimate origin-destination flows and their breakdown by several dimensions such as fare class, transportation mode, day of week, time of day and the frequency of the lines and the stations used. The estimation of alighting location of the passenger and the travel analysis are performed using RStudio program. Smart card data set of passenger travels on one-month period are analyzed according to smart card type; adult, student and teacher tickets. The most preferred public transportation vehicle is the bus with the usage rate of 61% in travels, the least preferred public transportation vehicle is the cable line. In addition to the travels on weekdays and weekends, density of the transit travels are analyzed according to time of day and frequency of the lines and the stations used. Keywords: Transportation, Public transport, Smart card data, Data analytics, Spatio-temporal analysis. en_US
dc.language.iso tur en_US
dc.publisher TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü tr_TR
dc.publisher TOBB University of Economics and Technology,Graduate School of Engineering and Science en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject Transportation en_US
dc.subject Public transport en_US
dc.subject Smart card data en_US
dc.subject Data analytics en_US
dc.subject Spatio-temporal analysis en_US
dc.subject Ulaşım tr_TR
dc.subject Toplu taşıma tr_TR
dc.subject Akıllı kart verisi tr_TR
dc.subject Veri analitiği tr_TR
dc.subject Zamansal-mekansal analiz tr_TR
dc.title Ankara'da toplu taşıma için veriye dayalı analiz ve planlama tr_TR
dc.title.alternative Data-driven spatio-temporal analysis of public transportation usage in a metropolitan area en_US
dc.type masterThesis en_US
dc.contributor.department TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Lisansüstü Programı
dc.contributor.department TOBB University of Economics and Technology Graduate School of Engineering and Science, Industrial Engineering Graduate Programs en_US
dc.relation.publicationcategory Tez tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record