Bulanık Mantık ve Lojistik Regresyon Yöntemleri ile Ulaşım Ağlarında Geçki Seçim Davranışının Modellenmesi

Makalenin İngilizce İsmi: 
Modelling Route Choice Decision in Transportation Networks by Fuzzy Logic and Logistic Regression Approaches
Makale İçerik Bilgileri
Makale Dili: 
Türkçe
Anahtar Kelimeler: 
Ulaşım Ağları
Bulanık Mantık
Ulaştırma
Lojistik Regresyon
Rotalama
Türkçe Özet: 

Geçki seçim problemi, bir çok parametrenin değerlendirilerek, bireysel faydanın en
büyüklemesine yönelik karmaşık bir sorun olup, oluşturulacak modelin doğruluğu, bireysel
geçki seçim davranışının gerçekçi olarak temsiline bağlıdır. Bu çalışmanın amacı, Denizli
ilinde belirlenmiş olan önemli bir yol ağındaki geçki seçim problemini, yapılan anket
çalışması sonucu elde edilen gerçek veriler kullanılarak bulanık olarak modellemektir.
Bulanık Mantık modelinde, geçki seçim davranışı üzerinde etkili olan en önemli dört
parametre; yolculuk süresi, trafik güvenliği, tıkanma olasılığı ve çevresel etki
değerlendirmeleri dikkate alınmıştır. Geçki seçim davranışındaki belirsizlikleri
modelleyebilmek amacıyla Bulanık Mantık kabullerinden yararlanılmıştır. Geliştirilen
Bulanık Mantık Geçki Seçim modeli, lojistik regresyon modelleri ile karşılaştırılmış ve
gerçek değerlere en yakın sonuçlar BM modeli ile elde edilmiştir.

Key Words: 
fuzzy logic
transportation
Logistic Regression
Routing
Route Choice Behavior
İngilizce Özet: 

Route choice is a complex problem in which the individual benefit is maximized by using
many parameters. The effectiveness of a route choice model depends on well-definition of
the users’ behaviors. The purpose of this study is to model the route choice problem of an
important network in Denizli with fuzzy logic using the real data gathered by a survey.
Four important parameters; namely travel time, traffic safety, congestion and environmental
effects are used in the fuzzy model. The fuzzy logic concepts are especially used to take
into account the characteristics of route choice behavior such as imprecision, vagueness and
uncertainty. The fuzzy logic model is compared with Logistic Regression Models and the
best results are obtained with the Fuzzy Logic Model.

Yazar Bilgileri
1. Yazar
Yazar Adı: 
Yetiş Şazi MURAT
Yazar Ünvanı: 
Doçent
Yazar Üniversitesi: 
Pamukkale Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
Mühendislik Fakültesi
Yazar Anabilim Dalı: 
İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı
Yazar E-posta: 
2. Yazar
Yazar Adı: 
Nurcan ULUDAĞ
Yazar Ünvanı: 
Araştırma Görevlisi
Yazar Üniversitesi: 
Pamukkale Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
Mühendislik Fakültesi
Yazar Anabilim Dalı: 
İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı
Yazar E-posta: 
Makale Künye Bilgisi
Makalenin Yayımlandığı Dergi: 
İnşaat Mühendisleri Odası Teknik Dergi
Makale Yayın Yılı: 
2008
Cilt/Sayı: 
1
Sayı: 
1
Sayfa Aralığı: 
4363-4379
PDF Dosyası: 
Referanslar: 

[1] Bovi, P.H.L. and Stern E., Route Choice:Wayfinding in Transport Networks, Kluwer
Academic Publishers, the Netherlands, 1990.
[2] Oppenheim, N., Urban Travel Demand, John Wiley & Sons Inc., 1995.
[3] Burrell, J., Multipath route assignment and its application to capacity restraint,
Proceedings of the 4th İnternational Symposium on the Theory of Road and Traffic
Flow, 1968.
[4] Dial, R., A probabilistic multipath traffic assignment algorithm which obviates path
enumeration, Transportation Research, 5, 1971.
[5] Arslan, T., Hybrid Rational Route Choice Approaches: Using Concepts From Fuzzy
Logic and the Analytic Hierarchy Process, Ph.D Thesis, in Civil Engineering in the
Graduate College of the Illinois Institute of Technology, Chicago, Illinois, 2003.
[6] Ben-Akiva, M. and S.R. Lerman. Discrete Choice Analysis: Theory and Application
to Travel Demand. Cambridge, MA: The MIT Press, 1985
[7] Sheffi, Y., Urban Transportation Networks: Equilibrium Analysis with Mathematical
Programming Methods, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey 07632,
ISBN: 0-13-939729-9, 1985.
[8] Teodorovic D., Kikuchi S., Transportation Route Choice Model using fuzzy inference
technique, Proceedings of ISUMA ’90, The First International Symposium on
Uncertainty Modeling and Analysis, 140-145s., 1990.
[9] Akiyama, T., Tsuboi, H., Description of Route Choice Behavior by Multi-Stage
Fuzzy Reasoning, Paper presented at the Highways to the Next Century Conference,
Hong Kong, 1996b.
[10] Lo H. and Lam W.S.P., A Modified Multinomial Logit Model of Route Choice for
Drivers Using the Transportation Information System, 295-299s., Proceedings of 9th
Mini-EURO Conference, 1997.
[11] Henn V., Fuzzy Route Choice Model for Traffic Assignment, Proceedings of the 9th
mini EURO Conference Fuzzy Sets in Traffic and Transportation Systems, Budva,
1997
[12] Lee B., Fujiwara A., Sugie Y., Namgung M., Route Choice Behaviour Considering
Randomness and Vagueness Uncertainty, Proceeedings of the 13th Mini EURO
Y. Şazi MURAT, Nurcan ULUDAĞ
4379
Conference Handling Uncertainty in the Analysis of Traffic and Transportation
Systems, Bari, 2002.
[13] Binetti, M and De Mitri, M., Traffic Assignment Model with Fuzzy Travel Cost, 805-
812 s., Proceeedings of the 13th Mini EURO Conference Handling Uncertainty in the
Analysis of Traffic and Transportation Systems, Bari, 2002.
[14] Henn V., What is the Meaning of Fuzzy Costs in Fuzzy Traffic Assignment Models,
231-239s., Proceeedings of the 13th Mini EURO Conference Handling Uncertainty in
the Analysis of Traffic and Transportation Systems, Bari, 2002.
[15] Mahmassani, H.S., Srinivasan K., Perception and Judgment Processes in Traveller
Decisions Under Real-Time Traffic Information, 266-268s., Proceeedings of the 13th
Mini EURO Conference Handling Uncertainty in the Analysis of Traffic and
Transportation Systems, Bari, 2002.
[16] Vythoulkas, P.C., Koutsopoulos H.N., Modelling Discrete Choice Behaviour Using
Concepts from Fuzzy Set Theory, Approximate Reasoning and Neural Networks,
Transportation Research Part C11, 51-73s., 2003.
[17] Lin, C.-T., Lee, C.S., 1991, Neural-network –based fuzzy logic control and decision
system. IEEE Transactions on Computers 40., 1320-1336s., 1991.
[18] Palma A., Picard N., Route Choice Decision under Uncertainty, 10th International
Conference on Travel Behaviour Research, 2003.
[19] Henn V., Ottomanelli M., Handling Uncertainty in Route Choice Models: From
probabilistic to Possibilistic Approaches, European Journal of Operational Research,
2005.
[20] Abdel-Aty, M.A., Kitamura R., Jovanis P.P., Using Stated Preference Data for
Studying the Effect of Advanced Traffic Information on Drivers’ Route Choice,
Transportation Research-C, Vol. 5, No. 1, 39-50s, 1997.
[21] Zadeh, L.A., Fuzzy Sets. Information and Control, 1965
[22] Murat Y.Ş., Gedizlioğlu E., A Fuzzy Logic Multi-phased Signal Control Model for
Isolated Junctions, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 13, 19-
36s., 2005.
[23] Şen, Z., Fuzzy Algorithm for Estimation of Solar Irradiation from Sunshine Duration,
Solar Energy, 63, 1, 39-49, 1998.
[24] Uludağ N., Ulaşım Ağlarında Geçki Seçim Probleminin Bulanık Mantık ile
Modellenmesi, 90s., Y. Lisans tezi, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü,
Denizli, 2005.
[25] Menard, S., Applied Logistic Regression Analysis, Sage Publications, 128 p., 2001.

Türkiye’nin ilk İşletme Fakültesi olan İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi bir ilke daha imza atmaya hazırlanıyor. Arastirmax.com "1. Liselerarası İşletme ve Ekonomi Proje Yarışması"nın sponsorlarından biri olmaktan gurur duymakta.