MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PAYLAŞIMLI BİSİKLET KULLANIMINA AİT TALEP TAHMİNİ: KONYA ÖRNEĞİ
Sürdürülebilirlik kavramının her geçen gün öneminin arttığı çağımızda geleneksel ulaşım araçlarının yerine çevreye daha duyarlı alternatif yöntemler araştırılmaktadır. Bu yenilikçi çözümlerden birisi karbon emisyonsuz ulaşımı sağlayan paylaşımlı bisiklet kullanımıdır. Paylaşımlı bisiklet kullanımı,...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Eskişehir Osmangazi University
2024-12-01
|
| Series: | Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3901176 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1846111304415182848 |
|---|---|
| author | Ece Çetin Yağmur Gözde Can Atasagun |
| author_facet | Ece Çetin Yağmur Gözde Can Atasagun |
| author_sort | Ece Çetin Yağmur |
| collection | DOAJ |
| description | Sürdürülebilirlik kavramının her geçen gün öneminin arttığı çağımızda geleneksel ulaşım araçlarının yerine çevreye daha duyarlı alternatif yöntemler araştırılmaktadır. Bu yenilikçi çözümlerden birisi karbon emisyonsuz ulaşımı sağlayan paylaşımlı bisiklet kullanımıdır. Paylaşımlı bisiklet kullanımı, ulaşımda karbon ayak izini büyük ölçüde azaltmakta, ayrıca şehir içi trafik yoğunluğunu önleyerek çevresel sürdürülebilirliğe katkı sağlamaktadır. Ekonomik açıdan uygun fiyatlı ve erişilebilir olması nedeniyle de sıklıkla tercih edilen paylaşımlı bisikletler son yıllarda pek çok ülkede yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Paylaşımlı bisiklet sistemlerinden en yüksek faydayı sağlamak adına arz ve talep dengesi kurmak için etkin bir talep tahmin prosedürü geliştirilmelidir. Bu amaçla yapılan çalışmada Türkiye’nin en uzun bisiklet yoluna sahip olan Konya ilinde 2022-2023 yıllarına ait paylaşımlı bisiklet kullanım verileri incelenmiştir. Öncelikle verilere ait saatlik ve günlük bazda tanıtıcı istatistikler verilerek veriler özetlenmiş, ardından tahmin modellerinde kullanılan değişkenler tanımlanmıştır. Paylaşımlı bisiklet kullanımına olan talebin tahmininde Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR), Ridge Regresyon (RR), Elastik Net (EN), Rassal Orman (RO), Karar Ağaçları (KA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Geliştirilen günlük ve saatlik talep tahmin modelleri ve kullanılan makine öğrenme algoritmaları determinasyon katsayısı (R2), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama hata karesi (MSE) ve kök ortalama hata karesi (RMSE) performans ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Günlük verilerin değişken olarak kullanıldığı model, incelenen tüm performans ölçütlerine göre saatlik verilerin kullanıldığı modele göre üstünlük sağlamıştır. Algoritmalar karşılaştırıldığında saatlik veriler için en iyi performansa sahip teknik YSA iken, günlük veriler için ise en iyi performansı veren teknik RO olarak belirlenmiştir. |
| format | Article |
| id | doaj-art-0e0e2a11c824481b9bc24551434fbeca |
| institution | Kabale University |
| issn | 2630-5712 |
| language | English |
| publishDate | 2024-12-01 |
| publisher | Eskişehir Osmangazi University |
| record_format | Article |
| series | Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi |
| spelling | doaj-art-0e0e2a11c824481b9bc24551434fbeca2024-12-23T08:24:53ZengEskişehir Osmangazi UniversityEskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi2630-57122024-12-013231470148410.31796/ogummf.1477372122MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PAYLAŞIMLI BİSİKLET KULLANIMINA AİT TALEP TAHMİNİ: KONYA ÖRNEĞİEce Çetin Yağmur0https://orcid.org/0000-0001-5865-3483Gözde Can Atasagun1https://orcid.org/0000-0003-4921-1557KONYA TEKNİK ÜNİVERSİTESİKonya Teknik ÜniversitesiSürdürülebilirlik kavramının her geçen gün öneminin arttığı çağımızda geleneksel ulaşım araçlarının yerine çevreye daha duyarlı alternatif yöntemler araştırılmaktadır. Bu yenilikçi çözümlerden birisi karbon emisyonsuz ulaşımı sağlayan paylaşımlı bisiklet kullanımıdır. Paylaşımlı bisiklet kullanımı, ulaşımda karbon ayak izini büyük ölçüde azaltmakta, ayrıca şehir içi trafik yoğunluğunu önleyerek çevresel sürdürülebilirliğe katkı sağlamaktadır. Ekonomik açıdan uygun fiyatlı ve erişilebilir olması nedeniyle de sıklıkla tercih edilen paylaşımlı bisikletler son yıllarda pek çok ülkede yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Paylaşımlı bisiklet sistemlerinden en yüksek faydayı sağlamak adına arz ve talep dengesi kurmak için etkin bir talep tahmin prosedürü geliştirilmelidir. Bu amaçla yapılan çalışmada Türkiye’nin en uzun bisiklet yoluna sahip olan Konya ilinde 2022-2023 yıllarına ait paylaşımlı bisiklet kullanım verileri incelenmiştir. Öncelikle verilere ait saatlik ve günlük bazda tanıtıcı istatistikler verilerek veriler özetlenmiş, ardından tahmin modellerinde kullanılan değişkenler tanımlanmıştır. Paylaşımlı bisiklet kullanımına olan talebin tahmininde Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR), Ridge Regresyon (RR), Elastik Net (EN), Rassal Orman (RO), Karar Ağaçları (KA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Geliştirilen günlük ve saatlik talep tahmin modelleri ve kullanılan makine öğrenme algoritmaları determinasyon katsayısı (R2), ortalama mutlak hata (MAE), ortalama hata karesi (MSE) ve kök ortalama hata karesi (RMSE) performans ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Günlük verilerin değişken olarak kullanıldığı model, incelenen tüm performans ölçütlerine göre saatlik verilerin kullanıldığı modele göre üstünlük sağlamıştır. Algoritmalar karşılaştırıldığında saatlik veriler için en iyi performansa sahip teknik YSA iken, günlük veriler için ise en iyi performansı veren teknik RO olarak belirlenmiştir.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3901176bike-sharing systemsmachine learningartificial neural networksrandom forestdemand forecastingpaylaşımlı bisiklet sistemlerimakine öğrenmesiyapay sinir ağlarırassal ormantalep tahmini |
| spellingShingle | Ece Çetin Yağmur Gözde Can Atasagun MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PAYLAŞIMLI BİSİKLET KULLANIMINA AİT TALEP TAHMİNİ: KONYA ÖRNEĞİ Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi bike-sharing systems machine learning artificial neural networks random forest demand forecasting paylaşımlı bisiklet sistemleri makine öğrenmesi yapay sinir ağları rassal orman talep tahmini |
| title | MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PAYLAŞIMLI BİSİKLET KULLANIMINA AİT TALEP TAHMİNİ: KONYA ÖRNEĞİ |
| title_full | MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PAYLAŞIMLI BİSİKLET KULLANIMINA AİT TALEP TAHMİNİ: KONYA ÖRNEĞİ |
| title_fullStr | MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PAYLAŞIMLI BİSİKLET KULLANIMINA AİT TALEP TAHMİNİ: KONYA ÖRNEĞİ |
| title_full_unstemmed | MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PAYLAŞIMLI BİSİKLET KULLANIMINA AİT TALEP TAHMİNİ: KONYA ÖRNEĞİ |
| title_short | MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE PAYLAŞIMLI BİSİKLET KULLANIMINA AİT TALEP TAHMİNİ: KONYA ÖRNEĞİ |
| title_sort | makine ogrenmesi ile paylasimli bisiklet kullanimina ait talep tahmini konya ornegi |
| topic | bike-sharing systems machine learning artificial neural networks random forest demand forecasting paylaşımlı bisiklet sistemleri makine öğrenmesi yapay sinir ağları rassal orman talep tahmini |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3901176 |
| work_keys_str_mv | AT ececetinyagmur makineogrenmesiilepaylasimlibisikletkullaniminaaittaleptahminikonyaornegi AT gozdecanatasagun makineogrenmesiilepaylasimlibisikletkullaniminaaittaleptahminikonyaornegi |