Makaleler
Toplu Taşıma Metriklerinin Zaman-Mekânsal DeÄŸerlendirmesinin Önemi
The European Transport Conference 2020
Amaç ve Kapsam: Toplu taşıma (TT), sürdürülebilir taşımacılığın gerekli ancak çok zorlayıcı bir bileÅŸenidir çünkü TT operasyonları çok maliyetli (ve genellikle sübvanse edilmiÅŸtir) ve geleneksel olarak arazi kullanımı ve seyahat talebi tahminlerine göre planlanmıştır. Akıllı Kart verileri, TT hizmetlerinin performansına iliÅŸkin içgörüleri ortaya çıkarmak için büyük bir potansiyele sahiptir; ancak, TT özelliklerini deÄŸerlendirmek ve tasvir etmek için verimli analiz ve görselleÅŸtirme araçlarına ve uygun ölçütlerin seçilmesine ihtiyaç duyar. Bu çalışma, bazı seçilmiÅŸ ölçümleri kullanan toplam deÄŸerlerin aksine TT talep özelliklerinin mekansal-zamansal deÄŸerlendirmesinin önemini tasvir etmeye odaklanmaktadır. Sayısal sonuçlar, Türkiye'nin Konya metropolünden alınan Akıllı Kart verileri kullanılarak elde edilmiÅŸtir. Çalışma, bir CoÄŸrafi Bilgi Sistemleri (GIS) ortamında toplam yolculuklar , transfer seyahatler ve indirimli yolculukların seçilen yolcu metrikleri için toplu ve saatlik olarak ayrıştırılmış verilerin deÄŸerlendirilmesini içerir.
Toplu Taşıma Verilerinin DeÄŸerlendirilmesinden Çıkarılan Dersler: Konya, Türkiye Örnek Olayı
The European Transport Conference 2020
Amaç ve Kapsam: Bu çalışma, Ä°ngiltere Kraliyet Mühendislik Akademisi tarafından finanse edilen Newton-Katip Çelebi projesinin bir parçası olan akıllı kart ve GPS izleme veri kalitesinin bir deÄŸerlendirmesini ve bu süreçte öÄŸrenilen dersleri sunmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma kapsamında öncelikle her hat, her araç için her gün veri mevcudiyeti açısından akıllı kart verilerinde genel veri sürekliliÄŸi kontrol edilmiÅŸtir. Ä°kinci olarak, satır verilerindeki eksik hücreler açısından akıllı kart verileri için eksik veriler tespit edildi (yani, Akıllı Kart iÅŸlem süresi, veri yolu hattı kimliÄŸi, sürücü kimliÄŸi, vb.). Daha sonra, durak sırasındaki tutarsızlıkları tespit etmek için veri tutarlılığı deÄŸerlendirildi, otobüs hattı güzergahı ile otobüs GPS iz verileri karşılaÅŸtırıldı.
Bulut Tabanlı Ölçeklenebilir Toplu Taşıma Analizi
6. Ulusal Yüksek BaÅŸarımlı Hesaplama Konferansı
Öz: YaÅŸam sürerken gerçekleÅŸen her tür olay, eylem veya benzerleri potansiyel veri kaynağı olarak görülebilir. Bu gibi verileri analiz ederek olguların içyüzünü öÄŸrenebilmekteyiz. Toplu taşıma konusunda da durum farklı deÄŸildir. Ulaşım ve trafik alanında çalışan araÅŸtırmacılar, bu tip analizlerin kent içi ulaşımı tasarlama ve özellikle de güncel deÄŸiÅŸimlere uyumlandırma konusunda çok deÄŸerli olacağını bir süredir iÅŸaret etmektedirler. Bu çalışmada toplu taşıma alanında toplanan özellikle üretilme hızıyla büyük veri sınıfına giren akıllı biniÅŸ kartı ve araç konum verilerini gerçeÄŸe 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 baÅŸarımı Konya BüyükÅŸehir Belediyesi verileri üzerinde gösterilmektedir.
(2:18:00-)