000 | 06038nam a2200421 i 4500 | ||
---|---|---|---|
999 |
_c200435168 _d53380 |
||
003 | TR-AnTOB | ||
005 | 20230908000942.0 | ||
007 | ta | ||
008 | 171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d | ||
040 |
_aTR-AnTOB _beng _erda _cTR-AnTOB |
||
041 | 0 | _atur | |
099 | _aTEZ TOBB FBE END YL’18 BAK | ||
100 | 1 |
_aBakar, Merve _9126277 |
|
245 | 1 | 0 |
_aAnkara'da toplu taşıma için veriye dayalı analiz ve planlama / _cMerve Bakar. |
264 | 1 |
_aAnkara : _bTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, _c2018. |
|
300 |
_axii, 55 pages : _billustrations ; _c29 cm |
||
336 |
_2rdacontent _btxt _atext |
||
337 |
_2rdamedia _bn _aunmediated |
||
338 |
_2rdacarrier _bnc _avolume |
||
502 | _aTez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Aralık 2018 | ||
520 | _aAkıllı 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. | ||
520 | _aSmart 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. | ||
650 | 7 |
_aTezler, Akademik _2etuturkob _932546 |
|
653 | _aUlaşım | ||
653 | _aToplu taşıma | ||
653 | _aAkıllı kart verisi | ||
653 | _aVeri analitiği | ||
653 | _aZamansal-mekansal analiz | ||
653 | _aTransportation | ||
653 | _aPublic transport | ||
653 | _aSmart card data | ||
653 | _aData analytics | ||
653 | _aSpatio-temporal analysis | ||
710 |
_aTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. _bFen Bilimleri Enstitüsü _977078 |
||
856 | 4 | 0 |
_uhttps://tez.yok.gov.tr/ _3Ulusal Tez Merkezi |
942 |
_cTEZ _2z |