The server-based automatic fare collection and management system in public transport and analysis with data mining techniques
2018
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Derya Birant
Abstract (TR)
Toplu taşıma sistemleri yüzyılı aşkın süredir bulunmaktadır. Geleneksel ödeme yapısında; toplu taşıma araçlarında bilet, kart ve jeton kullanılmaktadır. Bakiye, indirimler ve aktarma ücret avantajları her il için özel olarak üretilen kartlar üzerinde tutulmakta, biniş ücreti hesaplaması ve kartın bakiyesinden düşülmesi validatörler aracılığıyla biniş esnasında yapılmaktadır. Bu tez, yeni bir sunucu tabanlı ücret toplama, hesaplama ve kullanıcı yönetim sistemi önermektedir. Önerilen sistem, seyahat edilen bölgeye ait toplu taşıma kartı almadan yolculara kişisel ayrıcalıklar sağlamakta ve o ilin tüm ücretlendirme avantajlarından faydalanabilmesine imkan vermektedir. Buna ek olarak, temassız kredi kartı ve yakın alan iletişimi (NFC) gibi yeni nesil teknolojilerin geleneksel toplu taşıma kartı gibi kullanılmasının önündeki engelleri kaldırmaktadır. NFC kullanımı ile sistemin kurulumu Türkiye'de çeşitli şehirlerde gerçekleştirilmiştir. Sahadan gerçek veriler toplamış ve iki farklı veri madenciliği tekniği ile analiz edilmiştir. İlk olarak, birliktelik kuralları madenciliği tekniği uygulanarak, toplu ulaşımda NFC kullanım alışkanlıkları ve kullanıcı profilleri ilk defa ortaya koyulmuştur. İkinci olarak, NFC tabanlı ulaşım verilerinde sınıflandırma algoritmaları denenmiş ve doğruluk oranları açısından karşılaştırılmıştır. Bu tez aynı zamanda, önerilen sistemin kişiselleştirme yeteneğini ortaya koymak için, toplu ulaşımda serbest geçiş promosyonu sunan ve RFLT (Güncellik, Frekans, Sadakat ve Zaman) olarak adlandırılan yeni bir yolcu puanlama modeli önermektedir. RFTL, iyi bilinen RFM (Güncellik, Frekans, Parasal) pazarlama yönteminin değiştirilmiş bir versiyonudur. Deneysel çalışmalar, RFM modelinin ulaşımda uygulanabilirliğini ilk kez göstermekte ve gerçek dünya veri setinde RFLT ve wRFLT (ağırlıklı versiyon) karşılaştırma sonuçlarını sunmaktadır. Çalışmanın sonuçları toplu taşıma kullanımının artırılmasında etkili bir politika oluşturmak için kullanılabilir.
Author
Dr. Ufuk Demir Alan
How to Cite
Ufuk Demir Alan (Doktora Tezi). The server-based automatic fare collection and management system in public transport and analysis with data mining techniques, 2018, Dokuz Eylül University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Dokuz Eylül University
- AFAD gönüllülük sisteminin etkin müdahale açısından analiz(2020)
- Düşünce ve uygulamaları ile Atatürk'ün manevi kızı Afet İnan(2018)
- Bronşektazili hastalarda modifiye artan hızda basamak testinin belirleyicileri(2021)
- Ekonomik kriz ve Türkiye'de organize suçlar(2020)
- CPAP tedavisi altında olan orta ve ağır obstrüktif uyku apnesi tanılı hastalarda, orofaringeal egzersizin etkinliği: Randomize kontrollü klinik çalışma(2020)
- Vergi yükü açısından seçilmiş eski SSCB ülkeleri ve Azerbaycan(2020)
