Yolculuk üretim ve çekim modellerinin rastgele pişmanlık minimizasyonu ve rastgele fayda maksimizasyonu yöntemleri ile geliştirilmesi

Abstract

Tez çalışması kapsamında, davranıştan bağımsız olarak bölgenin özellikleri veya nüfusa göre tahmin edilen geleneksel yolculuk üretim ve çekim modellerine alternatif olarak, bireylerin gerçek tercihlerine göre fayda ve pişmanlık tabanlı Kesikli Tercih Modelleri (KTM) kullanılarak hazırlanan yolculuk üretim ve çekim modelleri geliştirilmiştir. Modellerin hazırlanmasında, Eskişehir Ulaşım Ana Planı için 2015 yılında yapılan hane halkı anketleri ile arazi kullanımına ait veri seti kullanılmıştır. Yolculuk üretimi modelinde, bireylerin tercihlerine göre yolculuk amaçlarının paylarının hesaplandığı Rastgele Fayda Maksimizasyon (RFM) tabanlı Çok Terimli Lojit (ÇTL) model yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen üretim modeli sayesinde, ilgili trafik analiz bölgelerindeki (TAB) hanelere ait sosyoekonomik değişkenlerin yolculuk yapmama durumu ve diğer bütün yolculuk amaçlarına göre üretilen yolculukların payları üzerindeki etkileri tespit edilmiştir. Yolculuk çekim modeli için yakın zamanda geliştirilmiş olan Rastgele Pişmanlık Minimizasyon (RPM) yöntemlerinden Klasik RPM (K-RPM) ile ÇTL modellerinin birlikte kullanılmasıyla elde edilen Hibrit RFM-RPM model yöntemi tercih edilmiştir. Çekim potansiyellerine göre Kümeleme Analizi yöntemi ile gruplandırılan TAB'lar tarafından çekilen yolculukların payları, mesafe ve arazi kullanımı verilerinden oluşan bağımsız değişkenlere göre tahmin edilmiştir.Çalışmada, bölgesel özelliklere göre oluşturulan mevcut deterministik üretim ve çekim modelleri yerine, bireylerin tercihlerinin dikkate alındığı gerçek durumu daha iyi temsil eden stokastik modellerin uygulanabilirliği gösterilmiştir. Önerilen yolculuk üretim ve çekim modelleri sayesinde geleneksel yöntemde olduğu gibi dört aşamalı ulaşım modelinin bütün aşamalarının birbirinden bağımsız süreçler olarak değerlendirilmesinin yerine birbirini dinamik olarak etkileyen modeller şeklinde kurulabilmesi ve bireylerin tercihlerinden biri olan yolculuk yapmama seçeneğinin ölçülebilmesi mümkün olmaktadır. Ayrıca bu çalışma, yeni olması dolayısıyla ulaştırma planlaması literatüründe henüz sınırlı sayıda çalışma bulunan RPM model yaklaşımları için öncü çalışmalardan biri olacaktır.

Within the scope of the thesis, trip generation and attraction models prepared by using utility and regret-based Discrete Choice Models (DCM) according to the revealed preferences of individuals are proposed as an alternative to the traditional trip generation and attraction models which are estimated according to the characteristics of land use or population regardless of the individuals' behaviour. The household surveys conducted in 2015 for Eskişehir Transportation Master Plan and the data set of land use were used for the development of the models. In the trip generation model, the Random Utility Maximization (RUM) based Multinomial Logit (MNL) model method is used, in which the shares of trip purposes are calculated according to the preferences of the individuals. Through the production model obtained, the effects of the socioeconomic variables of the households in the relevant traffic analysis zones (TAZ) on the no-travel choice and the shares of the trips produced according to all other trip purposes were determined. For the trip attraction model, the Hybrid RUM-RRM model method, which is obtained by using the Classic RRM (RRM2010) model which is one of the recently developed Random Regret Minimization (RRM) methods and MNL model were preferred. The shares of trips attracted by the TAZs grouped by the Cluster Analysis method considering their attraction potentials were estimated according to the independent variables consisting of distance and land use data.In the study, the applicability of stochastic models that better represent the fact which individuals' preferences are considered, instead of the existing deterministic production and attraction models created according to regional characteristics, has been demonstrated. Through the proposed trip production and attraction models, instead of evaluating all stages of four-step transportation model as independent processes as in the traditional method, it is possible to establish models that affect each other dynamically and to measure the option of not making a trip which is one of the trip preferences of individuals. In addition, this study will be one of the pioneering studies for RRM model approaches in the transportation planning literature, which currently has a limited number of studies as an emerging method.