İ.B.B. Trafik Verileri Kullanılarak Makine Öğrenmesi ile Trafik Yoğunluğunun Tahmin Edilmesi

Songül ATAÇ

Bu projede, İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nin (İBB) sağladığı trafik verileri üzerinde makine öğrenimi teknikleri kullanılarak trafik yoğunluğunun tahmini amaçlanmıştır. Projenin odak noktası, İstanbul'un farklı bölgelerindeki trafik yoğunluğunu etkileyen faktörleri belirleyerek gelecekteki trafik durumunu tahmin etmektir. Veri seti, İBB'nin trafik sensörleri ve kayıt sistemleri tarafından sağlanan geniş kapsamlı bir veri kümesini içermektedir. Bu veri kümesi, trafik yoğunluğunu etkileyebilecek değişkenlerin yanı sıra tarih, saat, bölge koordinatları gibi çeşitli özellikleri içermektedir. Pro ...Daha fazlası

Diğer 2024 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 12 Görüntülenme

Erişime Açık

Burdur Gölü Su Yüzey Alanının Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Derin Öğrenme ile İncelenmesi

Kübra Gül İbacık

Bu proje, Burdur Gölü'nün yüzey değişikliklerini detaylı bir şekilde inceleyerek, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve derin öğrenme tekniklerini entegre ederek analiz etmeyi amaçlamaktadır. Projenin temel odak noktası, 2015 ile 2023 yılları arasında elde edilen uydu görüntüleri üzerinden U-Net derin öğrenme modeli ile yüzey suyu değişikliklerini belirlemek ve haritalamaktır. Bu analiz, göl ekosistemine dair kritik bilgiler sağlamayı, su kaynaklarının yönetimine katkıda bulunmayı ve gelecekteki olası değişikliklere karşı öngörülerde bulunmayı amaçlamaktadır.

Diğer 2024 Femin Yalçın Küçükbayrak İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 12 Görüntülenme