Trafik akışında kısa dönem tahmin metodolojileri ve vaka çalışmaları

Bu tez, zaman serileri çerçevesinde kısa vadeli trafik akışı tahmin stratejileri üzerine vaka çalışmaları sunmaktadır. Geleneksel, makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerini tartıştıktan sonra, ana hedeflerden biri hibrit yöntemlerin kullanımları üzerinde de testler gerçekleştirmektir. Trafik akışı literatüründe halihazırda kullanılan yaklaşımları analiz etmenin yanı sıra, farklı yöntemleri de tanıtıyor ve test ediyoruz. Ayrıca, nokta tahmin sonuçlarımızı aralık tahminleri de kullanarak destekliyoruz. Tez içerisinde, kantil regresyon ortalaması ve kantil regresyon sinir ağı gibi kantil regresyona dayalı aralıklarla özel olarak ilgilenilmektedir. Hem nokta hem de aralık tahminleri, çeşitli değerlendirme ölçütleri aracılığıyla değerlendirilmektedir ve incelenen metodolojiler arasında kapsamlı bir karşılaştırma sağlanmaktadır.