Haner, Gülce

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14365/7401
Name Variants
Job Title
Email Address
gulce.haner@ieu.edu.tr
Main Affiliation
05.09. Industrial Engineering
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

SDG data is not available
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

1

Articles

0

Views / Downloads

0/0

Supervised MSc Theses

1

Supervised PhD Theses

0

WoS Citation Count

0

Scopus Citation Count

0

WoS h-index

0

Scopus h-index

0

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

0.00

Scopus Citations per Publication

0.00

Open Access Source

1

Supervised Theses

1

Journals data is not available

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

20151
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Analysis of the Passenger Flow in Izmir Metro Train Stations
    (İzmir Ekonomi Üniversitesi, 2015) Haner, Gülce; Öner, Erdinç
    Sistemlerde varlıkların gelişler arası zaman aralığı dağılımı, ulaşım dahil olmak üzere çeşitli alanlarda çalışılmaktadır; otobandaki araç trafiği ve metroyu kullanan yolcular, ulaşımdan örnekler olarak verilebilir. Sistem karakteristiğini ve yolcu akışı dinamiklerini doğru bir şekilde belirleyebilecek yolcu geliş aralığı süresi dağılımlarını elde etmek, sistemle ilgili alınacak olan stratejik kararlardaki ve verimli/etkin metro çizelgelemelerinin geliştirilmesindeki en temel gereksinimlerdendir. Bu tezde İzmir metrosunu kullanan yolcular için genelleştirilmiş bir geliş aralığı süresi dağılımı bulmayı amaçladık. 17 istasyonun her birisi için ayrı dağılımlar bulmak yerine, ortak bir genel yolcu geliş aralığı dağılımı bulup bulamayacağımızı değerlendirdik. Kolmogorov - Smirnov testleri kullanılarak genelleştirmeler yapılmış ve istasyon gruplamaları için "Rank order clustering" yöntemi probleme adapte edilmiştir. Benzer kümülatif yoğunluk fonksiyonlarına sahip istasyonlar sunularak, 6 istasyon grubunun kümülatif yolcu geliş aralığı süreleri bulunmuştur. Yolcu yoğunluğu - geliş aralığı süresi verileri hiperbolik ve üstel fonksiyonlar ile modellenmiştir. Bayes bilgi kriteri değerleri bu iki modeli kıyaslamak üzere hesaplanmış ve önerilen hiperbolik fonksiyonun üstel fonksiyondan daha iyi uyum sağladığı gösterilmiştir. Ek olarak, saatlik ve istasyon ayarlama faktörleri, herhangi bir saat ve herhangi bir istasyondaki yolcu akışını tahminlemek için, hesaplanmıştır. Analizlerde kullanılan iki haftalık yolcu geliş süresi verileri İzmir Metro akıllı kart sisteminden alınmıştır.