Kentiçi ulaşımda güzergah seçim tercihlerinin yapay zeka yöntemleriyle analizi (Balıkesir Örneği)

Abstract

Kentleşme ve nüfus artışının etkisiyle ulaşım sistemlerinde karşılaşılan sorunlar giderek karmaşıklaşmakta güzergah seçimi ise yol kullanıcılarının seyahat deneyimini doğrudan etkileyen önemli bir unsur olarak öne çıkmaktadır. Güzergah tercihleri mesafe, zaman maliyeti, trafik durumu, güvenlik, çevresel faktörler ve yol kalitesi gibi çok sayıda değişkenin etkileşimi sonucunda şekillenmekte ancak bireysel tercihlerdeki belirsizlikler tercihlerin modellenmesini güçleştirmektedir. Bu durum trafik planlamasında etkin kararların alınmasını zorlaştırmaktadır. Bu çalışma Balıkesir İlinin merkez ilçeleri Karesi ve Altıeylül İlçeleri sınırları içerisinde Sanayi 2. Kapı ile Yeni İzmir Caddesi arasında yer alan on alternatif güzergah için yol kullanıcılarının tercih davranışlarını anket yöntemiyle elde edilen veriler ışığında incelemeyi ve bu davranışları bulanık mantık yaklaşımıyla modellemeyi amaçlamaktadır. Anket verileri gerçek kullanıcı deneyimlerine dayandığı için modelin geçerliliği ve güvenilirliği artmaktadır. Bulanık mantık yaklaşımı ve yapay sinir ağları, tercih davranışlarındaki belirsizlik, kesinsizlik ve hassasiyetsizliği etkili bir biçimde yansıtarak esnek ve gerçekçi modelleme olanakları sağlamaktadır. Geliştirilen model geleneksel deterministik yöntemlere kıyasla kullanıcı tercihlerini daha başarılı biçimde tahmin etmekte trafik planlama ve yönetimi süreçlerinde uygulanabilirliği yüksek sonuçlar sunmaktadır. Çalışma ulaşım politikalarının geliştirilmesi, trafik yönetiminin iyileştirilmesi ve sürdürülebilir ulaşım stratejilerinin oluşturulmasına katkı sağlamakta ayrıca özel araç kullanıcıları ile toplu taşıma tercihlerini anlamaya yönelik stratejik planlamalara temel oluşturmaktadır. Bu çalışma, karmaşık, çok değişkenli ve belirsiz yapıya sahip ulaşım problemlerinin çözümünde yapay zeka yöntemlerinin potansiyelini ortaya koymaktadır. Çalışma sonucunda, Balıkesir İli özelinde mesafe, zaman ve trafik yoğunluğunun güzergah tercihlerinde en belirleyici faktörler olduğu ortaya konulmuştur. Bulgular, geleneksel deterministik modellere kıyasla bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının küçük örneklem büyüklükleriyle dahi güvenilir ve uygulanabilir modeller geliştirebildiğini göstermektedir.

With the impact of urbanization and population growth, the problems encountered in transportation systems are becoming increasingly complex, and route choice stands out as a significant factor directly affecting road users' travel experience. Route preferences are shaped by the interaction of numerous variables such as distance, time cost, traffic conditions, safety, environmental factors, and road quality. However, the uncertainty in individual preferences complicates modeling these preferences. This complicates effective traffic planning decisions. This study aims to examine the preference behaviors of road users for ten alternative routes located between Sanayi 2. Kapısı and Yeni İzmir Caddesi within the borders of Karesi and Altıeylül, the central districts of Balıkesir Province, using survey data and to model these behaviors using a fuzzy logic approach. Because the survey data is based on real user experiences, the validity and reliability of the model are enhanced. The fuzzy logic approach and artificial neural networks effectively reflect the uncertainty, imprecision, and insensitivity in preference behaviors, providing flexible and realistic modeling opportunities. The developed model predicts user preferences more successfully than traditional deterministic methods and offers highly applicable results in traffic planning and management processes. The study contributes to the development of transportation policies, improved traffic management, and the creation of sustainable transportation strategies. It also forms the basis for strategic planning aimed at understanding private vehicle users and public transportation preferences. This study demonstrates the potential of artificial intelligence methods in solving complex, multivariate, and uncertain transportation problems. The study reveals that, specifically in Balıkesir Province, distance, time, and traffic density are the most important determinants of route choices. The findings demonstrate that, compared to traditional deterministic models, fuzzy logic and artificial neural networks can develop reliable and applicable models even with small sample sizes.