Yazar
Bartın, Bekir Oğuz, Jami, Mojibulrahman, Ozbay, K.
Basım Tarihi
2023-11-01
Basım Yeri
-
ASCE
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0733-9453
Kayıt Numarası
6631dd21-419d-42f5-a419-e37b3d3981ec
Lokasyon
İnşaat mühendisliği
Tarih
2023-11-01
Notlar
C2SMART; Özyeğin Üniversitesi; ABD Ulaştırma Bakanlığı; New Jersey Ulaştırma Bakanlığı; New York Üniversitesi
Örnek Metin
CBS haritaları gibi ayrık karayolu veri noktalarını kullanarak yatay hizalamayı tahmin etmek karmaşıktır çünkü kavisli ve teğet bölümlerin sayısı ve bunların başlangıç ve bitiş noktaları önceden bilinmemektedir. Bu çalışma iki aşamalı bir yaklaşım önermektedir: İlk adım, yapay sinir ağı (YSA) tabanlı bir yaklaşım kullanarak bölümlerin sayısını ve türünü, bunların başlangıç ve bitiş noktalarını tahmin etmektedir. İkinci adım, dairesel eğri uydurma yoluyla yarıçap ve uzunluk gibi segmentle ilgili nitelikleri tahmin eder. Bu çalışmanın yeniliği, yalnızca bir noktanın ve komşu noktaların enlem ve boylam okumalarını içeren YSA modeline giriş vektörünün basitliğinde yatmaktadır. Eğitim ve test verileri, bir bilgisayar programlama kodu kullanılarak sentetik olarak oluşturulan, rastgele yatay hizalamaların kavisli ve teğet bölümlerinden çıkarılan noktalardan oluşuyordu. Önerilen yaklaşım, toplam uzunluğu 47 km ve 65 kavisli bölümden oluşan bir otoyol ve bir kırsal yoldan alınan gerçek karayolu yatay hizalama verileri kullanılarak literatürde sunulan diğer mevcut yöntemlerle değerlendirildi ve karşılaştırıldı. Analiz sonuçları, önerilen yaklaşımın, özellikle karayolunun virajlı bir hizalama izlediği durumlarda, tahmin performansı açısından diğer yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdiğini göstermiştir.
DOI
10.1061/JSUED2.SUENG-1439
Cilt
149
