TOPLU TAŞIMA YOLCU TALEBİNİN SARIMA VE PROPHET YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ

Taşıma sistemlerinde yolcu talebinin bilinmesi; rotaların belirlenmesi, sefer saatlerinin ve sıklığının planlanması, çalışan sayısının optimize edilmesi gibi birçok operasyon faaliyeti için hayati bir görevdir. Bununla birlikte talebin düzensizliği, trend ve mevsimsellik bileşenlerini barındırması, tahmin edilebilmesini zor bir hale sokmaktadır. Son zamanlarda geleneksel talep tahmin yöntemlerinin yanı sıra modern yapay zekâ teknikleri de kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, literatürde sıklıkla tercih edilen Box-Jenkins metodolojisinden SARIMA yöntemi ile 2017’de Facebook tarafından geliştirilen Prophet yönteminin toplu taşıma araçlarındaki yolcu sayısı tahminindeki performanslarının karşılaştırılması ve yöntemlerin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. İki yöntem kullanılarak başarılı birer tahmin modeli geliştirilmiştir. Modelleme sonucunda SARIMA ve Prophet yöntemlerinin MAPE değerleri sırasıyla 0,11 ve 0,13 olarak hesaplanmıştır.