| dc.description.abstract | Son yıllarda belirsizlik ve eksik bilgi içeren birçok çalışmada bulanık zaman serileri analizi tahmin problemleri için uygun bir metot olarak seçilmektedir. İstatistiksel zaman serilerinin kısıtlarını barındırmaması ve geçmişe yönelik az sayıda bilgiyi analiz etmekte başarılı sonuçlar vermesi tercih edilme sebeplerini arttırmıştır. Bu çalışmada literatürde önerilmiş olan bulanık zaman serileri yöntemleri geliştirilmiş ve yeni bir model önerilmiştir. Literatürde bulunan bu iki yöntem ve önerilen yöntemler Karayolları Genel Müdürlüğünün yayınladığı 2000- 2017 taşıt- km verisi üzerinde uygulanmış ve elde edilen öngörüler kıyaslanmıştır. Kıyaslama sonucunda önerilen yöntem ile elde edilen öngörüler gerçek değerlere daha yakın sonuç verdiği gözlenmiştir. Elde edilen öngörüler ile karayolu planlaması, mühendisliği, işletmesi, güvenliği ve politikalarında iyileştirmeler yapılabileceği düşünülmektedir.
In recent years, fuzzy time series analysis has been chosen as a suitable method for prediction problems in many studies containing uncertainty and incomplete data. The fact that it does not contain the limitations of statistical time series and that it can give successful results in analysis of limited data has increased its reasons for being used. In this study, the fuzzy time series methods proposed in the literature have been improved upon and a new method has been proposed. These two methods found in litterature and the methods suggested have been applied to the General Directorate for Highways' 2000-2017 Vehicle - km data that was published and the predictions obtained have been compared. As a result of the comparison, it has been observed that the predictions yielded by the suggested method are closer to the real values. With the acquired predictions, it is thought that improvements could be made to Highway planning, engineering, management, safety and policies. | en_US |
