Hızlı Erişim


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


Özet


ŞEHİR İÇİ OTOBÜS DURAK NUMARALARININ HİYERARŞİK KÜMELEME YÖNTEMİYLE YENİDEN NUMARALANDIRILMASI: KAHRAMANMARAŞ İLİ ÖRNEĞİ

Otobüs durakları toplu ulaşım sisteminde vatandaşlar tarafından en yaygın kullanılan bileşenlerinden bir tanesidir. Duraktan geçen otobüs hatlarının listesi, otobüs hatlarının durak bazlı sefer çizelgesi ve ulaşım sefer sisteminde çalışan aracın duraktan ne zaman geçeceği gibi birçok kritik bilgi durak numarasına göre hesaplanmaktadır ve yayınlanmaktadır. Bu nedenle durak numarasının vatandaşlar tarafından akılda kalıcı olması ve mekânsal olarak birbirine yakın olan durakların durak numaralının da rakamsal olarak birbirine çok yakın değerler olması durak numarasının kolay öğrenilebilmesi açısından çok büyük önem arz etmektedir. Otobüs durak numaraları genellikle hat güzergâhlarının duraklardan geçiş sırasına göre numaralandırılmaktadır. Ancak, bu durumda hat güzergâhı değişince veya aynı duraktan geçen farklı hat için durak numaraları ve duraklardan geçiş sıraları farklı olduğunda durak numaralarında tutarsızlık ve birbirine mekânsal olarak yakın durakların durak numaraları arasında çok büyük fark oluşmaktadır. Bu çalışmada durak numarasında oluşan sorunları ortadan kaldırmak ve mekânsal olarak birbirine yakın olan otobüs durak numaraların birbirine yakın numara alması için hiyerarşik kümeleme tabanlı yeni yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım Kahramanmaraş Büyükşehir Belediyesi’ne ait gerçek otobüs hat güzergâh ve otobüs durak verileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel değerlendirmelerde, klasik yöntem ile oluşturulan ve mekânsal olarak birbirine yakın otobüs durak numaraların farkı ile hiyerarşik kümeleme yöntemi ile oluşturulan ve mekânsal olarak birbirine yakın otobüs durak numaraların farkı karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen hiyerarşik tabanlı kümeleme yönteminin klasik yönteme göre mekânsal olarak birbirine yakın olan durakların durak numaralını daha yakın oluşturduğunu göstermiştir.



Anahtar Kelimeler
Durak Numaralandırma, Şehir İçi Otobüs Ağı, Hiyerarşik Kümeleme

Kaynakça Altan, M. F., Kiziltaş, M. Ç., & Di·vri·k, S. C. (2018). Toplu Taşımada Çok lı Karar Verme ve Metropoliten Bir Alanda Servis Araçlarının Modellemesi. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 8(1), 99–105. Eryilmaz, H. (2015). MOBİL ULAŞIM HİZMETLERİ BİLGİLENDİRME SİSTEMİNDE ARAYÜZ TASARIMI İNCELEMESİ. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 3(3), 475–479. Özen, M. , Akbulut Özen, S. & Çevik, U. (2021). Vehicular and industrial sources of PGEs, Au and Ce in surface soil and roadside soils and dusts from two cities of Turkey . Sakarya University Journal of Science , 25 (2) , 484-497 . DOI: 10.16984/saufenbilder.765677 Incırcı, N. & Ekmekçi, İ. (2021). Determining the Location of The Urban Transport Interchanges Based on the Geographic Information System: the Case Study for Istanbul . Politeknik Dergisi, 24 (3) , 1121-1128 . DOI: 10.2339/politeknik.780055 Lemenkova, P. (2019). An Empirical Study of R Applications for Data Analysis in Marine Geology . Marine Science and Technology Bulletin , 8 (1) , 1-9 . DOI: 10.33714/masteb.48667 Sarıman, G. (2014). Veri Madenciliğinde Kümeleme Teknikleri Üzerine Bir Çalışma: K-Means ve K-Medoids Kümeleme Algoritmalarının Karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi , 15 (3) , 192-202 . Ecer, B. & Aktaş, A. (2019). Clustering of European Countries in terms of Healthcare Indicators . International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering , 5 (1) , 23-26 . DOI: 10.22399/ijcesen.416611 Kaya, Y. , Avci, D. & Gedikpınar, M. (2019). Comparing of K-Means, K-Medodis and Fuzzy C Means Cluster Method for Analog Modulation Recognition . Balkan Journal of Electrical and Computer Engineering , 7 (3) , 294-299 . DOI: 10.17694/bajece.564960 Rokach L., Maimon O. (2005) Clustering Methods. In: Maimon O., Rokach L. (eds) Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/0-387-25465-X_15 Omran, M. G., Engelbrecht, A. P., & Salman, A. (2007). An overview of clustering methods. Intelligent Data Analysis, 11(6), 583-605. Murtagh, F., & Contreras, P. (2012). Algorithms for hierarchical clustering: an overview. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 2(1), 86-97. Nielsen, F. (2016). Hierarchical clustering. In Introduction to HPC with MPI for Data Science (pp. 195-211). Springer, Cham. Reynolds, A. P., Richards, G., de la Iglesia, B., & Rayward-Smith, V. J. (2006). Clustering rules: a comparison of partitioning and hierarchical clustering algorithms. Journal of Mathematical Modelling and Algorithms, 5(4), 475-504. Bien, J., & Tibshirani, R. (2011). Hierarchical clustering with prototypes via minimax linkage. Journal of the American Statistical Association, 106(495), 1075-1084.

Gelişmiş Arama


Duyurular

    ***********************

    DEĞERLİ BİLİM 

    İNSANLARI!

    mail mail mail mail mail

    Dergimizin Kasım sayısı 

    (25.11.2021)

    yayınlanmıştır.

    mail mail mail mail mail

    DEĞERLİ BİLİM 

    İNSANLARI!

    mail mail mail mail mail

    Dergimizin

    Aralık Sayısı 

    İçin Makalenizi  

    Sisteme Yükleyebilirsiniz.

    mail mail mail mail mail

     



Adres :Göztepe Mah., Beykoz, İstanbul/TURKEY
Telefon : Whatsapp: +90 555 005 92 85 Faks :+90 216 606 32 75
Eposta :info@euroasiajournal.org

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri