Otomobil sahipliğinin yapay sinir ağlarıyla modellenmesi

Abstract

Otomobilin insan yaşamında tartışılmaz bir yeri vardır. İnsanlar otomobile başta kişiselolmak üzere kültürel ve soysal birçok alanda ihtiyaç duymaktadırlar. Ekonomik büyüme veyaşam standartlarının gelişmesiyle birçok ülke ve şehrin otomobil sahipliğinde artışgörülmüştür. Otomobil sayısının, kent ulaşım planlamalarını, altyapı iyileştirmeçalışmalarını, trafik yönetimini ve ilgili diğer alanları etkileyen anahtar bir faktör olması,otomobil sahipliğinin hesaplanması çalışmalarını oldukça gerekli kılmıştır. Bu bağlamda,otomobil sahipliği öngörüleri planlama çalışmalarında önemli bir rol oynamaktadır.Otomobil kullanımındaki artış öncelikli olarak trafikteki tıkanmalara yol açmış, bu durumise yeni yolların yapımı, tali yolların iyileştirilmesi ve toplu taşıma sistemlerindekigelişmeleri zorunlu kılmıştır. Kavram, genel olarak bilinen ve çalışmalarda kullanılantanımıyla; 1000 kişi başına düşen otomobil sayısı anlamına gelmektedir. Bu çalışmadanüfus, kişi başına gayri safi milli hasıla, benzin fiyatı, otomobil fiyatı ve yol uzunluklarıverileri kullanılarak yapay sinir ağlarıyla (YSA) otomobil sahipliği modellenmeyeçalışılmıştır. YSA modelinin, klasik modellere göre otomobil sahipliğinin doğrusalolmayan davranışını temsil etmede daha başarılı olduğu görülmüştür.2007, 69 sayfaAnahtar Kelimeler: Otomobil sahipliği, yapay sinir ağları

The car has beyond all disputes an important place in human life. First and foremost, peopleneed to use cars in their private lives, especially for cultural and social activities. Due toeconomic growth and improvement of living standards, car ownership in most countriesand cities increase rapidly. Because the level of car ownership is one of the key factorsinfluencing urban transportation planning, transportation infrastructure improvement,traffic management, as well as other automobile policies, forecasting car ownership isessential. In this respect, predictions on car ownership have an important place in thestudies of forecast and model development. The increasing use of private cars causes moretraffic congestion. These traffic jams necessitate the construction of new roads, restorationof secondary roads, and overall improvement of mass transportation. In engineeringterminology, car ownership describes the number of cars per 1,000 people. In this studypopulation, per capita GDP, petrol prices, car prices, and road lengths are used as keyfactors affecting urban car ownership. This paper tries to develop a model for carownership in Turkey throughout the inputs of the above mentioned factors and ArtificialNeural Network (ANN). The results show that ANN application model is more successfuland reliable than the other classical models at non-linear reflection ability.2007, 69 pagesKeywords: Car ownership, neural network