Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

• 2
• 2
• 2

• ArticleYalnız künye2026/r/ebyu/10703
  Machine learning and traffic simulation for corridor-level optimization in Intelligent Transportation Systems: reducing travel times, delays, and carbon dioxide emissions

  Deniz, Fatih Ahmet; Çolak, Muhammed Ali

  Increased individual vehicle ownership has led to longer travel times, increased delays, and higher CO2 emissions in traffic networks. This study aims to optimize intersection designs, lane counts, and signal timings within an Intelligent Transportation System (ITS)-based traffic corridor to reduce travel time, minimize delays and decrease instantaneous CO2 emissions. To achieve this, the current conditions of a seven-intersection corridor were simulated, resulting in 27,647 different scenarios with various combinations of vehicle volumes, intersection properties, lane configurations, and signalization. Incorporating real intersection vehicle count data and signal timings further enhanced the accuracy of the simulations, providing a more realistic representation of traffic flow and helping to refine the optimization of intersection designs, lane counts, and signal settings. In total, 27,648 scenarios, including the baseline scenario, were analyzed, resulting in three datasets that focus on delay time, instantaneous CO2 emissions, and total travel time. These datasets were modeled using various algorithms, including linear regression, support vector regression, elastic net, decision trees, random forests, AdaBoost, gradient boosting, XGBoost, and CatBoost. Among these models, CatBoost was found to be the most effective in explaining delay time, instantaneous CO2 emissions, and total travel time. Feature importance analysis using CatBoost revealed the optimal designs for reducing travel time, minimizing delays, and lowering emissions: modern roundabouts at the Dortyol and Old Police School intersections, and a grade-separation at the Terzibaba intersection. The findings demonstrate that integrating machine learning with traffic simulation can support ITS by improving traffic flow, reducing congestion, and lowering CO2 emissions.

  • 
  • 
  • 
  RDL Kalıcı Kaydıİncele
• ArticleAçık Erişim2025/r/ebyu/19471
  Kavşak Geometrilerinin ve Araç Hacimlerinin CO2 Salınımı Üzerindeki Etkilerinin İncelenmesi

  Çolak, Muhammed Ali; Deniz, Fatih Ahmet

  Ulaşımdan kaynaklanan CO₂ salınımındaki artış; nüfusun büyümesi, teknolojik gelişmeler, bireysel araç sahipliğinin yaygınlaşması ve toplu taşıma ile lojistik sektörlerinde kullanılan otobüs ve kamyon gibi motorlu taşıtların sayısının artmasıyla doğrudan ilişkilidir. Bu bağlamda, şehir içi trafik akışının analizi ve iyileştirilmesi, zararlı salınımların azaltılması için kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Erzincan il merkezindeki en yoğun yedi kavşağın oluşturduğu trafik koridorunun mevcut durumu, kavşak sayımları ve sinyalizasyon verileri kullanılarak Aimsun ortamında modellenmiştir. Kavşaklardaki geometrik düzenlemeler ve araç hacimlerinin farklı kombinasyonlarıyla oluşturulan 2303 alternatif senaryo üzerinde analiz yapılmıştır. Toplam 2304 senaryonun analizinden elde edilen CO2 salınım değerleri, Hafif Gradyan Artırma Makinesi (LightGBM), k-En Yakın Komşular (kNN) ve Bayesian Ridge regresyon algoritmaları kullanılarak modellenmiştir. En iyi CO2 salınım tahmini, LightGBM ile elde edilmiştir. Özellik önem analizi, Dörtyol Kavşağı'nın mevcut durumunun CO2 salınımları üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu, Terzibaba Kavşağı'nın farklı düzeyli kavşak olarak yeniden düzenlenmesinin ise koridor boyunca CO2 salınımların azaltmaya yardımcı olacağını ortaya koymuştur.

  • 
  • 
  • 
  RDL Kalıcı Kaydıİncele