Sensör arızalarına karşı afet dirençli derin öğrenme tabanlı sürdürülebilir adaptif trafik sinyalizasyonunun geliştirilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Akdeniz Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SEYİTALİ İLYAS
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Yalçın Albayrak
Eş Danışman: Sevil Köfteci
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışma, geçmiş verilerle beslenerek geleceğe yönelik tahminler üreten bir dijital ikiz altyapısının geliştirilmesi kapsamında, adaptif sinyalize kavşaklarda trafik sürekliliğinin sağlanabilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda, kavşaklarda sensör arızası senaryolarına yönelik çözüm önerileri geliştirilmiş, adaptif trafik sinyalizasyon sistemlerinin modellenmesi ve en iyilemesi yapılmıştır. Bursa Büyükşehir Belediyesi ve Antalya Büyükşehir Belediyesi Akıllı Kavşaklar Projeleri kapsamında kurulan Trafik Kontrol Merkezleri'nde elde edilen trafik verileri, bu çalışmanın temelini oluşturmuştur. Çalışmada, akıllı kavşak sistemlerinin daha verimli ve sürdürülebilir hale getirilmesi amacıyla derin öğrenme tabanlı yaklaşım geliştirilmiştir. SUMO Türkiye Uyarlaması aracılığıyla gerçekleştirilen benzetim çalışmaları ile trafik akış dinamikleri analiz edilmiş, veri analitiği yöntemleri uygulanmıştır. Tüm araç sınıfları için Birim Otomobil Eşdeğeri (Passenger Car Unit, PCU) dönüşümleri esas alınarak tahmin modelleri geliştirilmiş ve kapsamlı bir değerlendirme yapılmıştır. Bulgular LSTM, GRU, RNN, CNN tabanlı derin öğrenme modellerinin trafik hacmi tahmini açısından üstün performans sergilediğini ortaya koymuştur. Bu çalışmanın sonucunda Heybe Kavşağı uygulamasında adaptif bir sinyalize kavşakta sensör arızası durumunda, kavşak önceden belirlenmiş sabit zamanlı sinyal planında çalışmak yerine DQL tabanlı modele göre çalışmıştır. Böylece hizmet seviyesi E'den B'ye değişmiştir, ayrıca ortalama gecikme %61.3 azalmıştır ve ortalama hız %134.6 artmıştır. Ardışık sinyalize kavşakların bulunduğu uygulamada sürdürülebilirliği doğrudan etkileyen çevresel etkiler açısından değerlendirmeler kapsamında, SUMO benzetimi ile elde edilen emisyon çıktılarına göre yakıt tüketimleri esas alınarak, Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi (Life Cycle Assessment, LCA) yapılmıştır. LCA sonucunda trafikten kaynaklı emisyonların Küresel Isınma Potansiyellerinin (Global Warming Potential, GWP) yanı sıra, ince partikül madde oluşumu, karasal ekosistemlerde ozon üretimi ve karasal asitlenme üzerinde de etkilere sahip olduğunu göstermiştir. Senaryoların uygulanması durumunda, akıllı sinyalizasyon uygulamalarının sadece karbondioksit emisyonlarında değil, aynı zamanda trafikten kaynaklı çeşitli çevresel etki kategorilerinde de iyileştirmeler sağlayabileceğini ortaya koymuştur. Senaryoların uygulanması ile GWP'de ve çevresel etkilerde %4-%8 iyileştirme sağlanabileceği belirlenmiştir. Bu çalışma, özellikle donanım arızası senaryolarında trafik hacmi tahmini ve adaptif kontrol mekanizmalarının entegrasyonunun akıllı trafik sistemlerinin dayanıklılığına katkı sağlayabileceğini ortaya koymuştur. Bursa ili Nilüfer ilçesinde bulunan Işıktepe Kavşağının analiz sonuçlarına göre sabit sinyal süreli sistemin çalıştırıldığı senaryoya kıyasla, adaptif sinyal süreli modun çalıştırıldığı senaryo daha başarılı performans göstermiştir. Buna göre ortalama yolculuk süresi %19.8 oranında azalmış olup, ortalama hız %27.6 oranında artmıştır. Karbondioksit (CO2) emisyonlarında %13.3, karbonmonoksit (CO) emisyonlarında %17.3, hidrokarbon (HC) emisyonlarında %16.8, azot oksit (NOx) emisyonlarında %13.9 ve partikül madde (PMx) emisyonlarında %11.8 oranında azalma sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlar, trafik yönetiminin daha çevreci, ekonomik ve etkili bir yapıya kavuşmasını sağlarken, afet durumlarında akıllı kavşak sistemlerinin daha dirençli hale gelmesi için yenilikçi teknolojiler sunmaktadır. Çalışmanın sonunda, önerilen modeller ve dijital ikiz altyapısının, şehirlerin ulaşım sistemlerini daha sürdürülebilir bir geleceğe taşıyacağı öngörülmektedir.