Sinyalizasyon sistemleri her ne kadar trafik akışını net talimatlarla güvende tutsa da doğru ayarlanmamış bir sinyalizasyon sistemi hem yakıt masrafını artırır hem de sürücülerin güvenini sarsarak güvensiz bir trafik akışına sebebiyet verebilir. Bu nedenle bir sinyalizasyon tasarımının doğru ve gerçek duruma uygun olarak yapılması gereklidir. Sinyalizasyon sürelerinin ayarlanması birçok çalışmaya konu olmuştur. Fakat trafik akımının sürekli değişkenliği sinyalizasyon sisteminin çözüm kümesini konveks olmayan bir forma sokmaktadır. Bu da optimizasyonu zorlaştırmaktadır. Trafik akımının düzgün bir şekilde tanımlanması ve modellenmesi bu sorunu aşabilecektir fakat sürekli değişken yapısı nedeniyle çok da kolay bir işlem değildir. Bu nedenle trafik akımının Monte Carlo benzetim yöntemi ile modellenmesi, sürekli oluşma ihtimali olan olasılıkları tespit edebildiği ve istenilen olasılık üzerinden tasarımı gerçekleştirebildiği için ideal bir çözüm yöntemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Tez çalışması kapsamında Monte Carlo benzetimi tabanlı bir sinyalizasyon sistemi algoritması oluşturulmuştur. Bu algoritma ile öncelikle trafik akımına en uygun istatistiksel dağılım belirlenmiş, daha sonrasında ise belirlenen istatistiksel dağılım ile Monte Carlo benzetiminde bulunularak gelen trafik akımı tahmin edilmiştir. Yapılan akım tahmini sonrasında taşıtların kavşağa geliş zamanları ve taşıtlar arası zaman cinsinden boşluk değerleri elde edilmiştir. Elde edilen bu iki değer ile kavşakta oluşan kuyruklanma, kuyruğun boşaltılması için gerekli yeşil süre ve kavşağa gelen taşıtların mikroskobik ölçekte yaşadıkları gecikmeye bağlı kavşak gecikmesi hesaplanmıştır. Bu değerler ile kavşak performansı ölçülebilmiş ve en uygun devre süresi tespit edilebilmiştir. Bu sonuçları elde edebilmek amacıyla sabit bir süre dilimi için analiz yapan formüller yerine dinamik gecikme ve kuyruk formülleri geliştirilmiştir. Ayrıca elde edilen kuyruk uzunluğu parametresi ile offset süresinin hesabı için bir formül önerilmiştir. Oluşturulan algoritmanın çalışma başarısının belirlenebilmesi adına Denizli ilinde bulunan bir kavşak ile Isparta ilinde bulunan ardışık iki kavşak belirlenmiş ve algoritma bu kavşaklarda çalıştırılmıştır. Sonuç olarak algoritma başarılı bir şekilde çalışmış ve tasarım değerlerini vermiştir. Ortaya koyulan Monte Carlo benzetimi tabanlı sinyalizasyon sistemi algoritması, tasarım için karar mekanizması olarak kullanılabilir. Anahtar Kelimeler: Adaptif karar mekanizması, istatistiksel dağılımlar, modelleme, Monte Carlo benzetimi, offset süresi
Although traffic signal systems keep traffic flow safe with clear instructions, a traffic signal system that is not properly set can both increase fuel costs and decrease the faith of the drivers and cause an insecure traffic flow. For this reason, a traffic signal design should be done properly and accurately. Adjustment of traffic signal times has been the subject of many studies. But the constant variability of the traffic flow puts the solution set of the traffic signal system into a nonconvex form. This makes the optimization difficult. Accurate identification and modelling of the traffic flow will be able to overcome this problem, but it is not an easy process because of its continuously variable structure. For this reason, the Monte Carlo simulation method is an ideal solution as it can determine the probabilities of the traffic flow and it can realize the probabilities that are likely to occur continuously. In the scope of this thesis study, a Monte Carlo simulation-based traffic signalization system algorithm has been formed. With this algorithm, firstly the most appropriate statistical distribution was determined for traffic flow and then the traffic flow was estimated by simulating with the determined statistical distribution. After the current forecast, the time of arrival of the vehicles to the intersection and the time gap between the vehicles were obtained. With these two values, the queue length occurs in the intersection, the green time required to evacuate the queue and the intersection delay due to the delay in the microscopic scale of the vehicles coming to the intersection were calculated. With these values, intersection performance could be measured, and the optimum cycle time could be determined. In order to achieve these results, dynamic delay and queuing formulas have been developed instead of formulas that analyse for a fixed period. In addition, a formula has been proposed for calculating offset timing with the obtained queue length parameter. In order to determine the success of the algorithm, an intersection in the city of Denizli and two consecutive intersections in the city of Isparta were determined and the algorithm was run at these intersections. As a result, the algorithm worked successfully and gave traffic signal design values without any problem. Thereafter it can be advocated as a usable method for traffic signal design. Keywords: Adaptive decision, statistical distributions, modelling, Monte Carlo simulation, offset timing
Tez (Doktora) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalı, 2019.
Kaynakça var.
Sinyalizasyon sistemleri her ne kadar trafik akışını net talimatlarla güvende tutsa da doğru ayarlanmamış bir sinyalizasyon sistemi hem yakıt masrafını artırır hem de sürücülerin güvenini sarsarak güvensiz bir trafik akışına sebebiyet verebilir. Bu nedenle bir sinyalizasyon tasarımının doğru ve gerçek duruma uygun olarak yapılması gereklidir. Sinyalizasyon sürelerinin ayarlanması birçok çalışmaya konu olmuştur. Fakat trafik akımının sürekli değişkenliği sinyalizasyon sisteminin çözüm kümesini konveks olmayan bir forma sokmaktadır. Bu da optimizasyonu zorlaştırmaktadır. Trafik akımının düzgün bir şekilde tanımlanması ve modellenmesi bu sorunu aşabilecektir fakat sürekli değişken yapısı nedeniyle çok da kolay bir işlem değildir. Bu nedenle trafik akımının Monte Carlo benzetim yöntemi ile modellenmesi, sürekli oluşma ihtimali olan olasılıkları tespit edebildiği ve istenilen olasılık üzerinden tasarımı gerçekleştirebildiği için ideal bir çözüm yöntemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Tez çalışması kapsamında Monte Carlo benzetimi tabanlı bir sinyalizasyon sistemi algoritması oluşturulmuştur. Bu algoritma ile öncelikle trafik akımına en uygun istatistiksel dağılım belirlenmiş, daha sonrasında ise belirlenen istatistiksel dağılım ile Monte Carlo benzetiminde bulunularak gelen trafik akımı tahmin edilmiştir. Yapılan akım tahmini sonrasında taşıtların kavşağa geliş zamanları ve taşıtlar arası zaman cinsinden boşluk değerleri elde edilmiştir. Elde edilen bu iki değer ile kavşakta oluşan kuyruklanma, kuyruğun boşaltılması için gerekli yeşil süre ve kavşağa gelen taşıtların mikroskobik ölçekte yaşadıkları gecikmeye bağlı kavşak gecikmesi hesaplanmıştır. Bu değerler ile kavşak performansı ölçülebilmiş ve en uygun devre süresi tespit edilebilmiştir. Bu sonuçları elde edebilmek amacıyla sabit bir süre dilimi için analiz yapan formüller yerine dinamik gecikme ve kuyruk formülleri geliştirilmiştir. Ayrıca elde edilen kuyruk uzunluğu parametresi ile offset süresinin hesabı için bir formül önerilmiştir. Oluşturulan algoritmanın çalışma başarısının belirlenebilmesi adına Denizli ilinde bulunan bir kavşak ile Isparta ilinde bulunan ardışık iki kavşak belirlenmiş ve algoritma bu kavşaklarda çalıştırılmıştır. Sonuç olarak algoritma başarılı bir şekilde çalışmış ve tasarım değerlerini vermiştir. Ortaya koyulan Monte Carlo benzetimi tabanlı sinyalizasyon sistemi algoritması, tasarım için karar mekanizması olarak kullanılabilir. Anahtar Kelimeler: Adaptif karar mekanizması, istatistiksel dağılımlar, modelleme, Monte Carlo benzetimi, offset süresi
Although traffic signal systems keep traffic flow safe with clear instructions, a traffic signal system that is not properly set can both increase fuel costs and decrease the faith of the drivers and cause an insecure traffic flow. For this reason, a traffic signal design should be done properly and accurately. Adjustment of traffic signal times has been the subject of many studies. But the constant variability of the traffic flow puts the solution set of the traffic signal system into a nonconvex form. This makes the optimization difficult. Accurate identification and modelling of the traffic flow will be able to overcome this problem, but it is not an easy process because of its continuously variable structure. For this reason, the Monte Carlo simulation method is an ideal solution as it can determine the probabilities of the traffic flow and it can realize the probabilities that are likely to occur continuously. In the scope of this thesis study, a Monte Carlo simulation-based traffic signalization system algorithm has been formed. With this algorithm, firstly the most appropriate statistical distribution was determined for traffic flow and then the traffic flow was estimated by simulating with the determined statistical distribution. After the current forecast, the time of arrival of the vehicles to the intersection and the time gap between the vehicles were obtained. With these two values, the queue length occurs in the intersection, the green time required to evacuate the queue and the intersection delay due to the delay in the microscopic scale of the vehicles coming to the intersection were calculated. With these values, intersection performance could be measured, and the optimum cycle time could be determined. In order to achieve these results, dynamic delay and queuing formulas have been developed instead of formulas that analyse for a fixed period. In addition, a formula has been proposed for calculating offset timing with the obtained queue length parameter. In order to determine the success of the algorithm, an intersection in the city of Denizli and two consecutive intersections in the city of Isparta were determined and the algorithm was run at these intersections. As a result, the algorithm worked successfully and gave traffic signal design values without any problem. Thereafter it can be advocated as a usable method for traffic signal design. Keywords: Adaptive decision, statistical distributions, modelling, Monte Carlo simulation, offset timing