Yaya yolculuk taleplerinin mahalle karakteristiklerine dayalı tahmini

Author:

KARA Çağdaş1ORCID

Affiliation:

1. ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Abstract

Tüm dünyada ulaştırma yatırımlarına verilen önem her geçen gün artmaktadır. Bu nedenle, etkin planlama gerek yeni ulaşım yatırımlarında gerekse mevcut ulaşım sisteminin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Ulaşım planlamasında, sürdürülebilir kentleşme ve sürdürülebilir hareketliliğin sağlanması için temel hedeflerden biri; yaya ve toplu taşıma öncelikli bir ulaşım sisteminin sağlanması olarak gösterilmektedir. Bu kapsamda birçok gelişmiş ve gelişmekte olan ülkede, özellikle yaya güvenliği ön planda tutulup, bunlarla ilgili uygulama ve çalışmalar geliştirilerek, çevre ve yaya dostu ulaşım sistemlerinin kullanımı yaygınlaştırılmaktadır. Yaya olarak seyahate teşvik edici uygulamalar ve politikalar geliştirilebilmek için öncelikle yaya karakteristikleri ve davranışları incelenmelidir. Bu çalışmada, diğer (sosyalleşme, eğlence, alışveriş, banka, spor, vb.) amaçlı yaya yolculuk davranışlarını etkileyen sosyo-ekonomik ve demografik karakteristikler araştırılmaktadır. Bu kapsamda 50 mahalleye ait karakteristikler ve toplamda yaklaşık 21000 hane halkı anketi kullanılmıştır. Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR), Ridge Regresyonu (RR) ve Liu Regresyonu yöntemleriyle diğer amaçlı yaya yolculuk sıklığındaki değişimleri öngören modeller üretilmiştir. Üç yöntem, Hata Kareler Ortalaması (HKO), Akaike Bilgi Kriteri (ABK) ve Bayes Bilgi Kriteri (BBK) açısından değerlendirilmiştir. Her üç başarı ölçütü de RR’nin daha başarılı model ürettiğini göstermiştir. HKO’ya göre, RR ve Liu modellerinin ÇDR modeline kıyasla, sırasıyla yaklaşık %35 ve %27 daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.

Publisher

Gumushane University Journal of Science and Technology Institute

Subject

General Engineering

Reference63 articles.

1. Adegoke, A. S., Adewuyi, E., Ayinde, K., & Lukman, A. F. (2016). A comparative study of some robust ridge and liu estimators. Science World Journal, 11(4), 16-20.

2. Akçay, A., & Sarıözkan, S. (2015). Yumurta tavukçuluğunda gelirin Ridge Regresyon analizi ile tahmini. Ankara Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 62(1), 69-74.

3. Albayrak, A. S. (2005). Çoklu Doğrusal Bağlantı Halinde Enküçük Kareler Tekniğinin Alternatifi Yanlı Tahmin Teknikleri ve Bir Uygulama. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 1(1), 105-126. https://doi.org/Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/ijmeb/issue/54840/750869

4. Alpar, R. (1997). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemlere giriş-I. Bağırgan Yayımevi.

5. Alpu, Ö., & Şamkar, H. (2010). Liu Estimator based on an M Estimator. Turkiye Klinikleri Journal of Biostatistics, 2(2), 49-53.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3