Türkiye’deki il yolları için Yıllık Ortalama Günlük Trafik (YOGT) tahmininde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

Authors : Serkan Biçici

Pages : 1612-1624

Doi:10.28948/ngumuh.1723436

View : 92 | Download : 92

Publication Date : 2025-10-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Yıllık Ortalama Günlük Trafik (YOGT), bir yoldan bir yıl boyunca geçen ortalama araç sayısını ifade etmektedir. Türkiye’de YOGT verileri Karayolları Genel Müdürlüğü tarafından üç farklı idari yol sınıfı için toplanmaktadır. Devlet ve otoyollar için YOGT verisi her yıl düzenli olarak elde edilmekte, ancak il yolları için bu veri genellikle üç veya dört yılda bir toplanmaktadır. Bu çalışmada, il yolları için YOGT tahmini amacıyla yedi farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. Yolun karakteristik özellikleri, diğer ulaşım sistemleriyle ilişkisini ve yol çevresinin demografik/sosyo-ekonomik özelliklerini yansıtan değişkenler kullanılmıştır. Rastgele orman ve destek vektör regresyonu algoritmaları en başarılı sonuçları vermiştir. Yolun karakteristik özellikleri ile demografik/sosyo-ekonomik faktörleri temsil eden değişkenlerin YOGT tahminleri üzerindeki etkisinin, diğer ulaşım sistemleri merkezleriyle olan ilişkileri yansıtan değişkenlere kıyasla çok daha belirleyici olduğu bulunmuştur.
Keywords : YOGT, İl Yolları, Makine Öğrenimi, Rastgele Orman, Destek Vektör Regresyonu

ORIGINAL ARTICLE URL