Prediction of travel time for railway traffic management by using the AdaBoost algorithm

Authors : Mehmet Taciddin AKÇAY, Abdurrahim AKGUNDOGDU, Hasan TİRYAKİ

Pages : 300-312

Doi:10.25092/baunfbed.937333

View : 18 | Download : 8

Publication Date : 2022-01-05

Article Type : Research Paper

Abstract :İstasyonlar arasında geçen seyir süresi belirlenirken bekleme süresi, hareket direnci, eğim, kurp, cer kuvveti, maximum hız, aracın kütlesi ve iki istasyon arası mesafe gibi bir takım tasarım parametreleri göz önünde bulundurulmaktadır. Bu parametreler aracın hareketine ait sistemin tanımının alt yapısını oluşturmaktadır. Ayrıca, hız profili oluşturulurken hat için tanımlanmış sefer sıklığının sağlanabilmesi için seyir süresine özellikle dikkat edilmelidir. Bu çalışmada şehiriçi metro sistemlerine ait istasyonlar arası seyir süresi değerinin makine öğrenmesi yöntemlerinden Adaptive Boosting yöntemi ile tahmini gerçekleştirilmiş ve iyi bilinen çeşitli yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Kullanılan veriler çapraz doğrulama ve rastgele örnekleme yöntemleri ile önerilen modele uygulanmış ve belirleme katsayısı (R2) değerleri hesaplanmıştır.
Keywords : AdaBoost, demiryolu, makine öğrenmesi, seyir süresi, sinyalizasyon