Sinyalize Olmayan Kavşaklardaki Trafik Gecikmelerinin Yapay Sinir Ağları İle Modellenmesi

Abstract

Dünya'da özellikle trafiğe yönelik problemlerin çözümü ile ilgili birçok ülkede mega kentler ve büyükşehirler, Ulaşım Master Planları hazırlamakta ve hazırladığı planı ilgili birimlerle uygulamaya koymaktadırlar. Ulaşım Master Planlarında hane halkı anketleri ve trafik sayımları ile beraber yeni ulaşım koridorlarının (metro, tramvay, teleferik, otobüs vb.) altyapı ve üstyapı planları 25-30 yıl tahminle modellenip belirlenmektedir. Bu bağlamda çözülmesi gereken en büyük problem trafik yoğunluklarının bir an evvel azaltılıp ana arterlerden daha az yoğun arterlere doğru trafiği ve yoğunluğu kaydırmaktır. Diğer bir deyişle, trafik sıkışıklığı ve taşıt gecikmeleri kentlerin en büyük problemlerinden biridir. Günümüzde artan nüfus ve ekonomik alım gücüne dayalı artan araç sayısı ile hızla ilerleyen trafik problemleri hemen hemen her kentte en büyük problemlerden biri haline gelmiştir. Ülkemizde Ulaştırma, Denizcilik ve Haberleşme Bakanlığı Altyapı Yatırımları Genel Müdürlüğü'nün genelgelerinde yayımlanan ve son yıllarda belediyelere zorunlu tutulan Ulaşım Master Planı çalışmaları önem kazanmıştır. Bu çalışmada sinyalize olmayan bir T kavşakta kamera ile trafik gecikmeleri ve gecikmeye sebebiyet teşkil eden etmenler kayıt altına alınmıştır. Kayıt altına alınan gecikme verileri, MATLAB programı yardımı ile hazırlanan 1 regresyon analizi ve 4 Yapay Sinir Ağ Modeli kullanılarak aralarındaki ilişkiler modellenmiştir ayrıca modeller arasında karşılaştırmalar yapılmıştır.

In many countries around the world, especially in terms of solving problems related to traffic, mega-cities and metropolitan cities are preparing Transportation Master Plans and putting the plan into action with the relevant units. Infrastructure and superstructure plans of new transportation corridors (metro, tram, cable car, bus, etc.) along with household questionnaires and traffic counts are modeled and determined in Transportation Master Plans for 25-30 years. The biggest problem to be solved in this context is to reduce traffic dynamics as soon as possible and to shift traffic and intensity from main arteries to less dense arteries. In other words, traffic congestion and vehicle delays are one of the city's biggest problems. With today's increasing population and increasing number of vehicles based on economic purchasing power, traffic problems that are rapidly advancing have become one of the biggest problems in almost every city. In our country, studies on Transport Master Plan published in the general publications of Ministry of Transport, Maritime Affairs and Communications Ministry of Infrastructure Investments and in recent years have been gaining importance. In this study, the traffic jam and the factors causing the delay were recorded with the camera at a non-signaling T junction. The regression analysis is done by using 1 regression analysis and 4 artificial neural network model with the help of MATLAB program and the relations between them are modeled and the models are compared.