TY  - JOUR
T1  - Türkiye'deki Araç Sahipliğinin Çiçek Tozlaşma Algoritması ile Tahmini
TT  - The Estimation of Vehicle Ownership via Flower Pollination Algorithm in Turkey
AU  - Korkmaz, Ersin
AU  - Akgüngör, Ali Payidar
PY  - 2018
DA  - April
Y2  - 2018
JF  - Gazi Journal of Engineering Sciences
JO  - GJES
PB  - Parantez Teknoloji
WT  - DergiPark
SN  - 2149-9373
SP  - 39
EP  - 45
VL  - 4
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Bu çalışmada yeni bir metasezgisel optimizasyon tekniği kullanılarak Türkiye’deki araç sahipliğimodellenmiş ve geleceğe yönelik tahminler yapılmıştır. Son zamanların en güncelve en popüler optimizasyon yöntemlerinden birisi olan Çiçek TozlaşmaAlgoritması (ÇTA) ile 1000 kişi başına düşen araç sayısını tahmin eden modellergeliştirilmiştir. Modeller geliştirilirken, 3 bağımsız parametre kullanılarak,doğrusal ve kuvvet formlarında modeller önerilmiştir. Modellerin girdiparametreleri için 2004 ile 2016 yılları arasındaki Ehliyet sayısı (ES), dolarbazında Kişi Başına Düşen Gayri Safhi Milli Hasıla (GSMH) ve yakıt fiyatları(benzin, dizel ve lpg olarak) kullanılmıştır. Ortaya konan iki modelinkatsayıları ÇTA ile optimize edilerek belirlenmiş ve her bir yakıt tüketimiiçin araç sayılarını veren modeller kurulmuştur. Yakıt türlerine göre araçsayılarının toplamı, Türkiye’deki araç sahipliğini göstermekte olup, modellerinperformansları istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. İstatistiki sonuçlarÇTA yaklaşımının etkin ve başarılı bir performans göstererek araç sahipliğindekullanılabilirliğini ortaya koymuştur. Ayrıca Türkiye’deki istikrar ve refahdüzeyinin artışına paralel olarak, araç sayısının hızla artmaya devam edeceğive 2025 yılında yaklaşık %30 artacağı tahmin edilmiştir.
KW  - Araç Sahipliği
KW  - Çiçek Tozlaşma Algoritması (ÇTA)
KW  - Türkiye
N2  - In this study, vehicle ownership inTurkey is modeled using a new meta-heuristic optimization technique andprojection are executed for the future.The models that estimate the number of vehicles per 1000 people has beendeveloped via the Flower Pollution Algorithm (FPA) which is one of the mostrecent and most popular optimization methods in recent years, While the modelswere being developed, linear and force forms were proposed using 3 independentparameters. For the input parameters of the models, the License Number (LS) between2004 and 2016, the Domestic Product per Capita (GNP) as dollars and fuel prices(as gasoline, diesel and LPG) were used. The coefficients of the two modelswere optimized by FPA and models were created to obtain the number of vehiclefor each fuel consumption. The sum of number of vehicle according to fuel typesshows the vehicle ownership in Turkey and the performances of the models havebeen evaluated statistically. The statistical results have showed that the FPAapproach demonstrated its usefulness in vehicle ownership by showing anefficient and successful performance. In parallel with the increase instability and welfare in Turkey, it is estimated that the number of vehicleswill continue to increase rapidly and will increase by about 30% in 2025.
CR  - [1] Tanner J.C. 1958. An Analysis of Increases in Motor Vehicles in Great Britain. Research Note RN/1631, Road Research Laboratory.
CR  - [2] Tanner J.C. 1975. Forecasts of Vehicles and Traffic in Great Britain: 1974 Revision. Transport and Road Research Laboratory Report LR 650.
CR  - [3] Button K., Ngoe N. and Hine J. 1993. Modelling Vehicle Ownership and Use in Low Income Countries, Journal of Transport Economics and Policy, 51-67.
CR  - [4] Dargay J., Gately D., and Sommer M. 2007. Vehicle Ownership and Income Growth, Worldwide: 1960-2030, The Energy Journal, 28(4), 143-171.
CR  - [5] Chingcoanco F. and Miller E. J. 2014. A Meta-model of Vehicle Ownership Choice Parameters. Transportation, 2014, 41, 923-945.
[6] Anowar S., Eluru N., and Miranda-Moreno L. F. 2016. Analysis of Vehicle Ownership Evolution in Montreal, Canada using Pseudo Panel Analysis. Transportation, 43, 531-548.
CR  - [7] Liu Y. and Cirillo C. 2016. Small Area Estimation of Vehicle Ownership and Use. Transportation Research Part D, 47, 136-148.
CR  - [8] Choudhary R. and Vasudevan V. 2017. Study of vehicle ownership for urban and rural households in India. Journal of Transport Geography, 58, 52-58.
CR  - [9] Ogut K. S. 2006. Modelling Car Ownership in Turkey using Fuzzy Regression. Transportation Planning and Technology, 29(3), 233-248.
CR  - [10] Çodur M. Y. and Tortum A. 2009. Modelling Car Ownership in Turkey using Neural Network. Proceedings of the Institution of Civil Engineers, issue TR2, 97-106.
CR  - [11] Korkmaz E., Akgungor A. P. and Dogan E. 2016. Estimation of Car Ownership in Turkey using Artificial Bee Colony Algorithm”, In:Proceedings of the Third International Conference on Traffic and Transport Engineering.  Belgrad, Serbia: IJTTE, 563-569.
CR  - [12] Yang X.-S. 2014. Nature-inspired optimization algorithms. Elsevier.
CR  - [13] İnternet: Turkish Statistical Institute Road Traffic Accident Statistics, 1994-2015. http://www.tuik.gov.tr
UR  - https://dergipark.org.tr/en/pub/gmbd/issue//419628
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/465614
ER  -