Makaleler
Toplu Taşıma Metriklerinin Zaman-Mekânsal Değerlendirmesinin Önemi
The European Transport Conference 2020
Amaç ve Kapsam: Toplu taşıma (TT), sürdürülebilir taşımacılığın gerekli ancak çok zorlayıcı bir bileşenidir çünkü TT operasyonları çok maliyetli (ve genellikle sübvanse edilmiştir) ve geleneksel olarak arazi kullanımı ve seyahat talebi tahminlerine göre planlanmıştır. Akıllı Kart verileri, TT hizmetlerinin performansına ilişkin içgörüleri ortaya çıkarmak için büyük bir potansiyele sahiptir; ancak, TT özelliklerini değerlendirmek ve tasvir etmek için verimli analiz ve görselleştirme araçlarına ve uygun ölçütlerin seçilmesine ihtiyaç duyar. Bu çalışma, bazı seçilmiş ölçümleri kullanan toplam değerlerin aksine TT talep özelliklerinin mekansal-zamansal değerlendirmesinin önemini tasvir etmeye odaklanmaktadır. Sayısal sonuçlar, Türkiye'nin Konya metropolünden alınan Akıllı Kart verileri kullanılarak elde edilmiştir. Çalışma, bir Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS) ortamında toplam yolculuklar , transfer seyahatler ve indirimli yolculukların seçilen yolcu metrikleri için toplu ve saatlik olarak ayrıştırılmış verilerin değerlendirilmesini içerir.
Toplu Taşıma Verilerinin Değerlendirilmesinden Çıkarılan Dersler: Konya, Türkiye Örnek Olayı
The European Transport Conference 2020
Amaç ve Kapsam: Bu çalışma, İngiltere Kraliyet Mühendislik Akademisi tarafından finanse edilen Newton-Katip Çelebi projesinin bir parçası olan akıllı kart ve GPS izleme veri kalitesinin bir değerlendirmesini ve bu süreçte öğrenilen dersleri sunmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma kapsamında öncelikle her hat, her araç için her gün veri mevcudiyeti açısından akıllı kart verilerinde genel veri sürekliliği kontrol edilmiştir. İkinci olarak, satır verilerindeki eksik hücreler açısından akıllı kart verileri için eksik veriler tespit edildi (yani, Akıllı Kart işlem süresi, veri yolu hattı kimliği, sürücü kimliği, vb.). Daha sonra, durak sırasındaki tutarsızlıkları tespit etmek için veri tutarlılığı değerlendirildi, otobüs hattı güzergahı ile otobüs GPS iz verileri karşılaştırıldı.
Bulut Tabanlı Ölçeklenebilir Toplu Taşıma Analizi
6. Ulusal Yüksek Başarımlı Hesaplama Konferansı
Öz: Yaşam sürerken gerçekleşen her tür olay, eylem veya benzerleri potansiyel veri kaynağı olarak görülebilir. Bu gibi verileri analiz ederek olguların içyüzünü öğrenebilmekteyiz. Toplu taşıma konusunda da durum farklı değildir. Ulaşım ve trafik alanında çalışan araştırmacılar, bu tip analizlerin kent içi ulaşımı tasarlama ve özellikle de güncel değişimlere uyumlandırma konusunda çok değerli olacağını bir süredir işaret etmektedirler. Bu çalışmada toplu taşıma alanında toplanan özellikle üretilme hızıyla büyük veri sınıfına giren akıllı biniş kartı ve araç konum verilerini gerçeğe yakın zamanda analiz edebilen bulut tabanlı toplu taşıma analiz platformu tanıtılmaktadır. Platformun Apache Beam modelini izleyen ve Google Cloud Dataflow bulut servisi üzerinde yüksek ölçeklenebilirlikle desteklenen başarımı Konya Büyükşehir Belediyesi verileri üzerinde gösterilmektedir.
(2:18:00-)