Ulaşım ağlarının graf tabanlı analizleri
| dc.contributor.advisor | Öztemiz, Furkan | |
| dc.contributor.author | Çağlar, Akın | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-24T13:02:39Z | |
| dc.date.available | 2026-02-24T13:02:39Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.department | Fen Bilimleri Enstitüsü, Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Bu çalışmada, bir kentin ulaşım ağına ait araç geçiş profilleri analiz edilerek, şehirdeki önemli kavşak noktalarının, yeşil dalga koridorlarının, bağlantı tahminlerinin ve maksimum trafik akışının belirlenmesi amaçlanmıştır. Malatya kentine ait, 54 kavşak noktasından elde edilen bluetooth verileri ve bu noktalar arasındaki 147 bağlantıdan oluşan özgün veri seti kullanılarak, kentin ulaşım ağı detaylı bir şekilde incelenmiştir. Kavşak noktalarının merkezlilik analizinde PageRank, Closeness ve Betweenness gibi klasik merkezlilik algoritmalarının yanı sıra, Malatya merkezlilik yöntemi de kullanılmıştır. Bu yöntemler, kavşakların trafik yoğunluğu ve stratejik önem derecelerini belirlemek amacıyla kullanılarak şehir içi trafik yönetimi için yeni bakış açıları sunmuştur. Topluluk tespiti kapsamında, daha önce kullanılan Walktrap, Optimal ve Spinglas yöntemleri de dahil edilmiştir; böylece, ulaşım ağının alt bölgesel yapıları ve yeşil dalga koridorlarının daha hassas bir şekilde tanımlanması sağlanmıştır. Ayrıca, ağdaki mevcut yapı temel alınarak gelecekteki potansiyel bağlantıların tahmin edilmesi için bağlantı tahmini yöntemlerinden Jaccard ve Cosine benzerlik ölçütleri kullanılmış ve bu doğrultuda şehirde yeni yolların ve kavşakların nerelerde oluşabileceğine dair öngörülerde bulunulmuştur. Maksimum akış algoritmasının uygulanması ile iki nokta arasındaki araç geçiş kapasitesi analiz edilmiş ve ağ üzerindeki darboğaz noktalarının belirlenmesi mümkün olmuştur. Çalışmada, R programlama dili ve igraph kütüphanesi kullanılarak analizler gerçekleştirilmiş, elde edilen sonuçlar sayısal ve görsel olarak tezde sunulmuştur. Bu sonuçlar, şehir içi trafik planlamasında iyileştirmeler yapılması ve yoğun kavşak noktalarının belirlenmesi için önemli bir karar destek sistemi sağlamış, kentin ulaşım altyapısının daha verimli hale getirilmesine katkıda bulunmuştur. | |
| dc.description.abstract | This study aims to analyze vehicle passage profiles within a city's transportation network to identify critical intersections, green wave corridors, link predictions, and maximum traffic flow. Using an original dataset derived from 54 intersections in Malatya and 147 connections between these intersections, the city's transportation network was examined in detail. Centrality analyses employed classical centrality algorithms such as PageRank, Closeness, and Betweenness, alongside the Malatya centrality method. These methods were utilized to determine the traffic intensity and strategic importance of intersections, offering new perspectives for urban traffic management. In the context of community detection, previously applied methods such as Walktrap, Optimal, and Spinglass were also included, enabling more precise identification of subregional structures and green wave corridors within the transportation network. Furthermore, based on the existing network structure, link prediction methods using Jaccard and Cosine similarity measures were employed to forecast potential future connections, providing insights into where new roads and intersections might emerge. The application of the maximum flow algorithm facilitated the analysis of vehicle passage capacity between two points and enabled the identification of bottlenecks within the network. Analyses were conducted using the R programming language and the igraph library, with the results presented both numerically and visually in the study. These findings provide a significant decision support system for improving urban traffic planning and identifying high-traffic intersections, ultimately contributing to the enhancement of the city's transportation infrastructure. | |
| dc.identifier.endpage | 75 | |
| dc.identifier.startpage | 1 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=htlyhJG97gjBTPjAeWRhPnawtvVi_SgWURk3Tu5sz-Tw8DO2URSsgJ1lEbVq0d_i | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11616/106715 | |
| dc.identifier.yoktezid | 930785 | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | İnönü Üniversitesi | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TEZ_20260224 | |
| dc.subject | Trafik | |
| dc.subject | Traffic | |
| dc.subject | Ulaşım | |
| dc.title | Ulaşım ağlarının graf tabanlı analizleri | |
| dc.title.alternative | Graph-based analysis of transportation networks | |
| dc.type | Master Thesis |
