Seyahat süresi değişkenliğinin analizi ve yapay sinir ağları ile seyahat süresinin tahmini

Seyahat sürelerinin analizi, insanların seyahat davranışlarını belirlemesine yardımcı olmaktadır. Bir yerden bir yere giderken daha önce yapılan seyahat sürelerinin değişkenliğini ve güvenilirliğini bilmek zamanın iyi kullanılmasını sağlayabilir. Bu çalışmada New York şehrine ait La Guardia havalimanı ile John F. Kennedy havalimanları arasında taksi ile yapılan yolculukların seyahat sürelerinin değişkenliği ve güvenilirliği araştırılmıştır. Çalışmada ayrıca seyahat süresini tahmin etmek için iki yöntem kullanılmıştır. Bunlardan biri sadece seyahat süresini kullanan doğrusal olmayan otoregresif model (nonlinear autoregressive model-NAR) yöntemi, diğeri ise seyahat süresini etkileyen faktörlerden sıcaklık, görüş mesafesi ve rüzgar değişkenleri de kullanan doğrusal olmayan otoregresif dışsa model (nonlinear autoregressive model with external input-NARX) yöntemidir. İki yöntem içinde farklı eğitim seçenekleri uygulanmış ve her iki yöntem için de en iyi model 'sgdm' eğitim seçeneğinde bulunmuştur.