التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Demiryolu yolcu taşıma talebinin yapay sinir ağları ile tahmini ; Forecasting of railway passenger transport demand with artificial neural network |
| المؤلفون: |
Çakır, Fatma |
| المساهمون: |
Bolakar Tosun, Hümeyra, Fen Bilimler Enstitüsü |
| بيانات النشر: |
Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü |
| سنة النشر: |
2020 |
| المجموعة: |
Aksaray University Institutional Repository (DSpace@Aksaray) |
| مصطلحات موضوعية: |
Demiryolu Yolcu Taşıma, YSA, Regresyon, MSE, Levenberg Marquardt, Rail Passenger Transport, ANN, Regression |
| الوصف: |
Demiryolu yolcu planlamaları ve gerekli noktalara yapılması düşünülen projelerin taşıma oranını belirlemek mali olarak uygun yöntemlerin seçilmesinde etkilidir. Yolcu talebi üzerinde etkili olan faktörlerin göz önünde bulundurularak tahminlerinin oluşturulması doğru tercihlerin ve kararların alınmasında önemli bir etkiye sahiptir. Bu çalışmada demiryolu yolcu taşıma talebinin belirlenmesi için etkili olan 9 bağımsız değişken ile demiryolu yolcu sayısı regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmiştir. Modellerin performansını değerlendirebilmek için belirleme katsayısı ve hata kareleri ortalaması (MSE) dikkate alınmıştır. Korelasyon analizi ile önce değişkenler arasındaki ilişki incelenmiş ve bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni açıklama oranı yeterli bulunmuştur. Regresyon analizi sonucunda nüfus ve demiryolu hat uzunluğunun bağımlı değişken üzerinde daha anlamlı olduğu belirlenmiştir. Yapay sinir ağları ile analizde ağın eğitilmesi için Levenberg-Marquardt algoritması kullanılarak uygun ağ yapısı tespit edilmiştir. Bağımsız değişkenlerin etkisi duyarlılık analizi ile incelenmiş ve en önemli değişkenin GSYH olduğu belirlenmiştir. İki model içinde belirleme katsayıları, modellerin açıklanması için yeterlidir ve MSE düşük değerlere sahiptir. Ancak yapay sinir ağlarının demiryolu yolcu sayısını belirlemede daha iyi performans gösterdiği anlaşılmıştır. Bunun üzerine gerçeğe yakın değerler oluşturduğu için YSA yolcu talebine ait tahminde daha iyi sonuçlar oluşturmaktadır. ; Railway passenger planning and determining the transportation rate of the projects that are planned to be made to the required points are effective in choosing financially apropriate methods. Considering the factors affecting the passenger demand, the creation of forecasts has an important effect on making the right choices an decisions. In the study, 9 independent variables that are effective for determining the demand for railway passengers by regression analysis and artificial neural networks. In order to evaluate the performance ... |
| نوع الوثيقة: |
master thesis |
| وصف الملف: |
application/pdf |
| اللغة: |
Turkish |
| Relation: |
Tez; https://hdl.handle.net/20.500.12451/9113 |
| الاتاحة: |
https://hdl.handle.net/20.500.12451/9113 |
| Rights: |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| رقم الانضمام: |
edsbas.25262402 |
| قاعدة البيانات: |
BASE |