Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/2236
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorKuyzu, Gültekin-
dc.contributor.authorBakar, Merve-
dc.date.accessioned2019-12-25T08:37:45Z-
dc.date.available2019-12-25T08:37:45Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationBakır, 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.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11851/2236-
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp-
dc.description.abstractAkıllı 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.abstractSmart 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.isotren_US
dc.publisherTOBB University of Economics and Technology,Graduate School of Engineering and Scienceen_US
dc.publisherTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectTransportationen_US
dc.subjectPublic transporten_US
dc.subjectSmart card dataen_US
dc.subjectData analyticsen_US
dc.subjectSpatio-temporal analysisen_US
dc.subjectUlaşımtr_TR
dc.subjectToplu taşımatr_TR
dc.subjectAkıllı kart verisitr_TR
dc.subjectVeri analitiğitr_TR
dc.subjectZamansal-mekansal analiztr_TR
dc.titleAnkara'da toplu taşıma için veriye dayalı analiz ve planlamaen_US
dc.title.alternativeData-driven spatio-temporal analysis of public transportation usage in a metropolitan areaen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.departmentInstitutes, Graduate School of Engineering and Science, Industrial Engineering Graduate Programsen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalıtr_TR
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1tr-
Appears in Collections:Endüstri Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Industrial Engineering Master Theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
542597.pdf1.68 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

58
checked on Mar 25, 2024

Download(s)

34
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.