Mathematical modelling methodology and a traffic model by data analysis and machine learning

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MATEMATİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SERDAR DEMİR

Danışman: Özgür Yıldırım

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tezde, makine öğrenmesi algoritmaları yardımıyla belirli bir koordinattaki araçların ortalama hızını, araç sayısını ve trafik akışını tahmin eden bir trafik modeli oluşturulması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda öncelikle matematiksel modellemeyle alakalı genel bilgiler verilmiş ve ardından trafik akış teorisi anlatılmıştır. Bu aşamanın ardından tezdeki modelin iki temel bileşenini oluşturan veri analizi ve makine öğrenmesinden bahsedilmiş ve modelin oluşturulma aşamasına geçilmiştir. Makine öğrenmesinin çeşitli alt dalları olup bunlardan biri elimizdeki veri seti için uygun olan denetimli öğrenmedir. Modelimizde denetimli öğrenmenin bir alt dalı olan regresyon analizi kullanılmıştır. Regresyon analizi matematiğin, istatistiğin ve veri biliminin çalışma alanına dahil olduğu için bu üç açıdan da incelenmiştir. Veri analizinin temel ilkelerinin uygulanmasının ardından veri seti makine öğrenmesi modelini oluşturmak için kullanılmıştır. Oluşturulan modelde İstanbul'un belirli bir koordinatı için farklı gün ve saatlere göre ortalama hız, araç sayısı ve trafik akışı tahminlenmiştir. Elde edilen sonuçlar gerçek verilerle karşılaştırılmış ve modelin doğruluğu çeşitli hata ölçüm yöntemleriyle hesaplanmıştır.