FORECASTING PUBLIC TRANSPORTATION PASSENGER DEMAND WITH SARIMA AND PROPHET METHODS-Reference-Cited by-同舟云学术

FORECASTING PUBLIC TRANSPORTATION PASSENGER DEMAND WITH SARIMA AND PROPHET METHODS

Published:2023-12-31 Issue:3 Volume:34 Page:334-356
ISSN:1300-3410
Container-title:Endüstri Mühendisliği
language:
Short-container-title:

Author:

KÜÇÜKER Gizem¹^ORCID,UZUN ARAZ Özlem²^ORCID

Affiliation:

1. Manisa Celal Bayar Üniversitesi

2. MANİSA CELÂL BAYAR ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Taşıma sistemlerinde yolcu talebinin bilinmesi; rotaların belirlenmesi, sefer saatlerinin ve sıklığının planlanması, çalışan sayısının optimize edilmesi gibi birçok operasyon faaliyeti için hayati bir görevdir. Bununla birlikte talebin düzensizliği, trend ve mevsimsellik bileşenlerini barındırması, tahmin edilebilmesini zor bir hale sokmaktadır. Son zamanlarda geleneksel talep tahmin yöntemlerinin yanı sıra modern yapay zekâ teknikleri de kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, literatürde sıklıkla tercih edilen Box-Jenkins metodolojisinden SARIMA yöntemi ile 2017’de Facebook tarafından geliştirilen Prophet yönteminin toplu taşıma araçlarındaki yolcu sayısı tahminindeki performanslarının karşılaştırılması ve yöntemlerin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. İki yöntem kullanılarak başarılı birer tahmin modeli geliştirilmiştir. Modelleme sonucunda SARIMA ve Prophet yöntemlerinin MAPE değerleri sırasıyla 0,11 ve 0,13 olarak hesaplanmıştır.

Publisher

Journal of Industrial Engineering

Subject

Community and Home Care

Reference24 articles.

1. Akgül, I. (2003). Zaman serilerinin analizi ve ARIMA modelleri. İstanbul: DER Yayınevi.

2. Küçük Yılmaz, A., Kafalı, H., Işık, Y., Yaman, K., Özen, M., Küçük, F. (2019). Hava taşımacılığı. Eskişehir: Açıköğretim Fakültesi Yayını, No: 2204.

3. Gerede, E., Orhan, G., Orhan, İ., Erdoğan, D., Ateş, S.S. (2019) Havayolu işletmelerinde operasyonel planlama. Eskişehir: Açıköğretim Fakültesi Yayını, No: 2649.

4. Bozkurt, H. (2013). Zaman serileri analizi. Bursa: Ekin Yayınevi.

5. Chicco, D., Warrens, M.J. & Jurman, G. (2021). The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation. PeerJ Comput. Doi: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.623