Dergiler / Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 24 - Sayı: 4

Türkiye’de İller Arası Otomobil Yolculuklarının Çekim Yöntemi ile Modellenmesi ve CBS Ortamında İncelenmesi

Modeling Intercity Car Travels in Turkey with the Gravity Method and Analyzing them in GIS Environment

Sayfa
91–104
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen matris, daha sonra mekânsal analizleri gerçekleştirmek için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamına aktarılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Literatürde başlangıç-son (O-D) matrislerini elde etmek için birçok model olmasına rağmen, ev anketlerini veya yol kenarı görüşmelerini esas alan yaklaşımların kullanılması pahalıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu nedenle, O-D matrislerini elde etmek için daha ucuz olan yöntemler geliştirilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen matris, daha sonra mekânsal analizleri gerçekleştirmek için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamına aktarılmıştır.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Literatürde başlangıç-son (O-D) matrislerini elde etmek için birçok model olmasına rağmen, ev anketlerini veya yol kenarı görüşmelerini esas alan yaklaşımların kullanılması pahalıdır. Bu nedenle, O-D matrislerini elde etmek için daha ucuz olan yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden birisi Bell tarafından geliştirilmiş olup, yolculuk matrislerini taşıt sayımlarından elde etmektedir. İller arası otomobil yolculuk matrisini bulmak için bu model kullanıldıktan sonra, çekim esaslı bir yolculuk dağıtımı modeli geliştirilmiştir. Elde edilen matris, daha sonra mekânsal analizleri gerçekleştirmek için Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamına aktarılmıştır.

Abstract

Although there are many models for obtaining origin-destination (O-D) matrices in the literature, using approaches based on home surveys or roadside conservations is expensive. Thus, various methods that are cheaper have been developed to obtain O-D matrices. One of these methods has been developed by Bell, and obtains travel matrices from vehicle counts. After this model was used for finding the intercity car travel matrix, a gravity based travel distribution model was developed. The matrix obtained was then transferred to Geographic Information Systems (GIS) environment for realizing spatial analyses.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

VİTOŞOĞLU, Y., GÜNGÖR, H. C., YALINIZ, P. (2019). Türkiye’de İller Arası Otomobil Yolculuklarının Çekim Yöntemi ile Modellenmesi ve CBS Ortamında İncelenmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 4, 91–104. https://ajindex.com/articles/158681

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Bell, M.G.H., 1983. The Estimation of Origin- Destination Flows and their Confidence Intervals from Measurements of Link Volumes: a Computer Program, Traffic Engineering and Control 24, 202-205
  2. Bell, M.G.H., 1983. The Estimation of an Origin-Destination Matrix from Traffic Counts, Transportation Science 17, 198-217
  3. Ortuzar, J. de D., Willumsen, L.G., 2011. Modelling Transport (Third Edition), John Wiley and Sons Inc., New York, 607
  4. Robillard, P., 1975. Estimating the O-D Matrix from Observed Link Volumes, Transportation Research 9, 123-128
  5. Hogberg, P., 1976. Estimation of Parameters in Models for Traffic Prediction: a Non-linear Approach, Transportation Research 10, 263-265
  6. LeBlanc, L.J., 1982. Selection of a Trip Table Which Reproduces Observed Link Flows, Transportation Research (B) 16, 83-88
  7. Wilson, A.G., 1970. Interregional Commodity Flows: Entropy Maximizing Procedures, Geographical Analysis 2, 255-282
  8. Van Zuylen, H.J., Willumsen, L.G., 1980. The Most Likely Trip Matrix Estimated from Traffic Counts, Transportation Research (B) 14, 281-293
  9. McNeil, S., Hendrickson, C., 1985. A Note on Alternative Matrix Entry Estimation Techniques, Transportation Research (B) 19, 509-519
  10. Cascetta, E., 1984. Estimation of Trip Matrices from Traffic Counts and Survey Data: A Generalized Least Squares Estimator, Transportation Research (B) 18, 289-299
  11. Mahmassani, H.S., Sinha, K., 1981. A Bayesian Updating of Trip Generation Parameters, Journal of Transportation Engineering 107, 581-589
  12. Yang, H., 1995. Heuristic Algorithms for the Bi-Level Origin-Destination Matrix Estimation Problem, Transportation Research (B) 29, 231-242
  13. Ashok, K., Ben-Akiva, M.E., 2000. Alternative Approaches for Real-Time Estimation and Prediction of Time-Dependent Origin- Destination Flows, Transportation Science 34(1), 21-36
  14. Zhou, X., Qin, X., Mahmassani, H.S., 2003. Dynamic Origin-Destination Demand Estimation Using Multi-Day Link Traffic Counts for Planning Applications, Transportation Research Record 1831, 30-38
  15. Cheung, W.M., Wong, S.C., Tong, C. O., 2006. Estimation of a Time-Dependent Origin- Destination Matrix for Congested Highway Networks, Journal of Advanced Transportation 40, 95-117
  16. Lu, Z., Rao, W., Wu, Y.J., Guo, L., Xia, J., 2015. A Kalman Filter Approach to Dynamic of Flow Estimation for Urban Road Networks Using Multi-Sensor Data, Journal of Advanced Transportation 49, 210-227. 17. http://www.tuik.gov.tr 18. http://w