The pandemic that has taken the whole world by storm in recent months; also affects our country considerably. The pandemic causes crises in many sectors, as well as in the public transportation sector. The number of passengers transported in public transport systems decreases significantly due to the pandemic. In this study, it is aimed to estimate the number of daily passengers to be transported if the pandemic continues. The first case in our country was seen in later dates compared to other countries. Based on the number of cases in the countries, the country with the most similarity will be tried to be determined. In order to calculate this similarity ratio, the correlation analysis method will be used. Based on the number of cases in the determined country, the number of cases in our country will be tried to be estimated for the next days. In estimating the number of cases; Linear Regression and Artificial Neural Networks method will be used with the help of WEKA software. Comparison of the errors of the estimates made by these methods will be made. The number of passengers to be encountered in the coming days will be estimated based on the values of the number of cases obtained by the method with fewer errors.
Son aylarda tüm dünyayı kasıp kavuran pandemi; ülkemizi de oldukça etkilemektedir. Pandemi birçok sektörde krize yol açtığı gibi, toplu taşıma sektöründe de oldukça etkili olmaktadır. Toplu taşıma sistemlerinde taşınan yolcu sayıları, pandemi nedeniyle büyük miktarda azalış göstermektedir. Bu çalışmada, pandeminin devam etmesi durumunda, gerçekleşecek olan taşınacak günlük yolcu sayılarının tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Böylelikle taşıma sistemlerinin daha optimize edilmiş bir şekilde çalışmalarının sağlanacağı düşünülmektedir. Bu durumun da toplu taşıma sektörünün daha verimli sonuçlar elde etmesine olanak sağlaması beklenmektedir. Ülkemizde ilk vaka, diğer ülkelere nazaran daha ilerleyen tarihlerde görülmüştür. İlk vakanın daha önce zamanlarda görüldüğü bazı ülkelerdeki günlük vaka sayıları baz alınarak en fazla benzerlik gösteren ülke korelasyon katsayısı yardımıyla belirlenmeye çalışılmıştır. Korelasyon katsayısına göre belirlenmiş olan ülkenin vaka sayıları temel alınarak sonraki günler için ülkemizdeki vaka sayıları tahmin edilmiştir. Vaka sayılarının tahmin edilmesinde ise; WEKA yazılımı yardımıyla Lineer Regresyon ve Yapay Sinir Ağları yöntemi kullanılmıştır. Kullanılan bu yöntemlerle yapılan tahminlerin hata değerlerinin karşılaştırılması sonucunda Yapay Sinir Ağları ile elde edilen tahminlerin daha doğru sonuçlar verdiği belirlenmiştir. Bu yöntemle elde edilmiş vaka sayısı değerleri baz alınarak gelecek günlerde karşılaşılacak yolcu sayıları tahmin edilmiştir.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Industrial Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | September 30, 2022 |
Submission Date | April 21, 2021 |
Acceptance Date | April 14, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 |