Demiryolu yolcu taşıma talebinin yapay sinir ağları ile tahmini

Demiryolu yolcu planlamaları ve gerekli noktalara yapılması düşünülen projelerin taşıma oranını belirlemek mali olarak uygun yöntemlerin seçilmesinde etkilidir. Yolcu talebi üzerinde etkili olan faktörlerin göz önünde bulundurularak tahminlerinin oluşturulması doğru tercihlerin ve kararların alınmasında önemli bir etkiye sahiptir. Bu çalışmada demiryolu yolcu taşıma talebinin belirlenmesi için etkili olan 9 bağımsız değişken ile demiryolu yolcu sayısı regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmiştir. Modellerin performansını değerlendirebilmek için belirleme katsayısı ve hata kareleri ortalaması (MSE) dikkate alınmıştır. Korelasyon analizi ile önce değişkenler arasındaki ilişki incelenmiş ve bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni açıklama oranı yeterli bulunmuştur. Regresyon analizi sonucunda nüfus ve demiryolu hat uzunluğunun bağımlı değişken üzerinde daha anlamlı olduğu belirlenmiştir. Yapay sinir ağları ile analizde ağın eğitilmesi için Levenberg-Marquardt algoritması kullanılarak uygun ağ yapısı tespit edilmiştir. Bağımsız değişkenlerin etkisi duyarlılık analizi ile incelenmiş ve en önemli değişkenin GSYH olduğu belirlenmiştir. İki model içinde belirleme katsayıları, modellerin açıklanması için yeterlidir ve MSE düşük değerlere sahiptir. Ancak yapay sinir ağlarının demiryolu yolcu sayısını belirlemede daha iyi performans gösterdiği anlaşılmıştır. Bunun üzerine gerçeğe yakın değerler oluşturduğu için YSA yolcu talebine ait tahminde daha iyi sonuçlar oluşturmaktadır.