İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2025 · article

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

Dergi Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
ISSN2564-6605
YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · diamond TR Index
Yıl2025
Atıf0OpenAlex
Yüzdelik%21,8
FWCI0,01,00 = dünya ortalaması

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİSYÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adıÖmer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
  • OpenAlexOpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)
  • Semantic Scholaratıf sayısı (OpenAlex ile birleştirilmez)

Özet

OpenAlex Türkçe

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.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

0atıfOpenAlex · cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yazarlar

1
  1. SERKAN BİÇİCİ ARTVİN ÇORUH ÜNİVERSİTESİ 1