Akıllı şehirler için park yönetim sistemi
Loading...
Date
2023
Authors
Sağlam, Aslı Sebatlı
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Bursa Uludağ Üniversitesi
Abstract
Trafik yoğunluğu, günlük hayatta sıklıkla karşı karşıya kalınan insan ve toplum üzerinde olumsuz etkilere neden olan bir problemdir. Dünya nüfusundaki ve şehirleşmedeki hızlı artış, şehir içi trafik yoğunluğunu daha da arttırmaktadır. Bu yoğunluğun ortalama%30’una ise uygun park yeri bulmak için yapılan yolculuklar neden olmaktadır. Park problemi, bilgi ve iletişim teknolojilerinin ulaştırma alanında kullanılması ile ortaya çıkan akıllı ulaşım sistemleri çerçevesinde ele alınarak çözülebilir. Bu tez çalışmasında, akıllı şehirler için bütünleşik bir park yönetim sistemi önerilmektedir. Geliştirilen sistem, otoparkların uygunluğunun tahmini ile ajan-tabanlı bir park öneri mekanizmasını entegre bir şekilde içermekte ve rezervasyonlu araçlar ile rezervasyonsuz araçlar birlikte ele alınmaktadır. Otoparkların uygunluğunun tahmin edildiği ilk aşamada, literatürde yer alan farklı tahmin yöntemleri kullanılmaktadır. Ardından, geliştirilen ajan-tabanlı model ile farklı tipteki araçlar için maksimum faydalı park önerileri sunulmaktadır. Burada kalkış noktası ile aday otoparklar arasındaki sürüş mesafesi/süresi, varış noktası ile aday otoparklar arasındaki yürüme mesafesi, otopark ücreti, aday otoparkların etrafındaki trafiğe karşılık gelen yönlendirilen araç derecesi ve otoparkların uygunluk derecesi dikkate alınmaktadır. Mikro ölçekte, söz konusu fayda fonksiyonu parametrelerine verilen ağırlık cinsinden farklı kullanıcı davranışları ele alınmaktadır. Makro ölçekte ise sistemi oluşturan farklı aktörler (araçlar ve otoparklar) için farklı bakış açılarını yansıtacak şekilde yürüme mesafesi eşik değerinin ve ücret eşik değerinin farklı değerleri için senaryolar oluşturulmuştur. Buna ek olarak, önerilen park yönetim sisteminin önemini ve gerekliliğini vurgulamak amacıyla, rezervasyonlu ve rezervasyonsuz araç tiplerine ek olarak önerilen sistemi kullanmayarak rassal arama yapan araçlar da ele alınmıştır. Uygun park yeri arayan araçların, geliştirilen sistemi kullanım oranları da yürüme mesafesi ve ücret eşik değerlerine ek olarak bir diğer senaryo parametresi olarak dikkate alınmıştır. Uygulama aşamasında, dünyadaki bilinen bir park yönetim sisteminin veri seti kullanılmıştır. Söz konusu veri seti kullanılarak farklı senaryolar için elde edilen sonuçlar çeşitli performans parametrelerine göre analiz edilmiştir. Son olarak, farklı park yönetim stratejilerini simüle ederek elde edilen sonuçların analiz edilebilmesi için bir kullanıcı arayüzü prototipi geliştirilmiştir.
Traffic congestion is a problem that is frequently encountered in daily life and causes negative effects on people and society. The rapid increase in the world's population and urbanization further increases urban traffic density. On average, 30% of this congestion is caused by trips to find an available parking space. The parking problem can be solved by addressing it within the framework of intelligent transportation systems that emerged with the use of information and communication technologies in the field of transportation. In this thesis, an integrated parking management system for smart cities is proposed. The proposed system integrates the prediction of parking space availability and an agent-based parking recommendation mechanism and considers both reservation and non-reservation vehicles. In the first phase, where the availability of parking spaces is predicted, different prediction methods in the literature are used. Then, an agent-based model is developed to provide maximum utility parking recommendations for different types of vehicles. The driving distance/duration between the departure point and the candidate parking spaces, the walking distance between the destination point and the candidate parking spaces, the parking fee, the degree of directed vehicles corresponding to the traffic around the candidate parking spaces, and the degree of availability of the parking spaces are considered. At the micro level, different user behaviors are considered in terms of the weights given to these utility function parameters. At the macro level, scenarios are created for different values of the walking distance threshold and the parking fee threshold to reflect the different perspectives of the different actors (vehicles and parking spaces) that make up the system. In order to emphasize the importance and necessity of the proposed parking management system, in addition to the reservation and non-reservation vehicle types, vehicles that do not use the proposed system and randomly searching for parking are also considered. The utilization rate of the proposed system by vehicles searching for an available parking space is also considered as another scenario parameter in addition to the walking distance and parking fee thresholds. In the implementation phase, the dataset of a well-known parking management system in the world is used. Using this dataset, the results obtained for different scenarios are analyzed according to various performance parameters. Finally, a user interface prototype is developed to simulate different parking management strategies and analyze the results.
Traffic congestion is a problem that is frequently encountered in daily life and causes negative effects on people and society. The rapid increase in the world's population and urbanization further increases urban traffic density. On average, 30% of this congestion is caused by trips to find an available parking space. The parking problem can be solved by addressing it within the framework of intelligent transportation systems that emerged with the use of information and communication technologies in the field of transportation. In this thesis, an integrated parking management system for smart cities is proposed. The proposed system integrates the prediction of parking space availability and an agent-based parking recommendation mechanism and considers both reservation and non-reservation vehicles. In the first phase, where the availability of parking spaces is predicted, different prediction methods in the literature are used. Then, an agent-based model is developed to provide maximum utility parking recommendations for different types of vehicles. The driving distance/duration between the departure point and the candidate parking spaces, the walking distance between the destination point and the candidate parking spaces, the parking fee, the degree of directed vehicles corresponding to the traffic around the candidate parking spaces, and the degree of availability of the parking spaces are considered. At the micro level, different user behaviors are considered in terms of the weights given to these utility function parameters. At the macro level, scenarios are created for different values of the walking distance threshold and the parking fee threshold to reflect the different perspectives of the different actors (vehicles and parking spaces) that make up the system. In order to emphasize the importance and necessity of the proposed parking management system, in addition to the reservation and non-reservation vehicle types, vehicles that do not use the proposed system and randomly searching for parking are also considered. The utilization rate of the proposed system by vehicles searching for an available parking space is also considered as another scenario parameter in addition to the walking distance and parking fee thresholds. In the implementation phase, the dataset of a well-known parking management system in the world is used. Using this dataset, the results obtained for different scenarios are analyzed according to various performance parameters. Finally, a user interface prototype is developed to simulate different parking management strategies and analyze the results.
Description
Keywords
Akıllı ulaşım sistemleri, Akıllı şehirler, Park tahmini, Park yönetimi, ARIMA, Yapay sinir ağları, Ajan-tabanlı modelleme, Simülasyon, Intelligent transportation systems, Smart cities, Parking prediction, Parking management, Artificial neural networks, Agent-based modeling, Simulation
Citation
Sağlam, A. S. (2023). Akıllı şehirler için park yönetim sistemi. Yayınlanmamış doktora tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.