Tren ile Zaman Tahmini: Basit ve Uygulanabilir Model

İçindekiler

• Trenle Şehirler Arası Zaman Tahmini için Basit Model Özellikleri
• Veri ve Varsayımlar: Zaman Tahmini İçin Girdi Setleri
• Adım Adım Uygulama: Pratik Aşamalar
• Örnek Hesaplamalar ve Senaryolar
• Sinyal ve Uygulama İpuçları
• Sınırlamalar ve Geliştirme
• Sonuç ve Çağrı

Trenle Şehirler Arası Zaman Tahmini için Basit Model Özellikleri

Bir yolculuğu planlarken kimse uzun hesaplamalara girmek istemez. Peki ya kis aylarinda? Basit bir model ile trenle zaman tahmini, gerçekçi bir güven aralığıyla erişilebilir hale gelir. Modelin özünde, yolculuk süresini bir dizi bağımsız bileşene ayırmak yatar: kalkıştan varışa kadar geçen toplam yol, her bir hat segmentinde geçen süre ve duraklarda yapılan beklemeler. Buna ek olarak küçük bir güven payı (buffer) eklemek, beklenmedik gecikmeleri hesaplara dahil eder. Bu yaklaşım, özellikle sıklıkla kullanılan güzergahlarda hızla uygulanabilir ve anlaşılır sonuçlar verir. (Bu önemli bir nokta)

İlkeler basittir: toplam süre = yürüyüş süreleri (start-to-start) + hat segment süreleri + duraklama süreleri + güven payı. Ancak gerçek dünyada bu bileşenler sabit değildir; bazı koşullar değişir. Cogu durumda sabah saatlerinde yolcular yoğunlaştığında bekleme süreleri artabilir; kış aylarında hava koşulları hızlarda dalgalanabilir. Bu nedenle modelin esnek olması gerekir. Bu esnekliğin sağlanması, kullanıcıya hem hızlı bir tahmin hem de olası en kötü senaryoyu sunar.

Veri ve Varsayımlar: Zaman Tahmini İçin Girdi Setleri

Etkin bir tren zaman tahmini için güvenilir veriye ihtiyaç var. Veriler şu temel girdileri içerir:

• Sefer tablosu verileri: Kalkış ve varış saatleri, kalkış kapı numaraları ve tren tipi. Uzmanlarin belirttigine göre, sefer tablosundaki gecikme eğrileri saat dilimine göre farklılık gösterebilir. (
  Uygulamada bu bilgiler resmi altyapı platformlarından temin edilir)
• Mesafe ve ortalama hızlar: Güzergah üzerindeki kilometreler ve hat segmentlerinde kullanılan ortalama hızlar. Lastik verilerine benzer biçimde hızlar, konfor ve güvenlik standartlarına göre değişir.
• Duraklama ve gecikme varsayımları: Her durakta bekleme süresi (ör. 4–7 dk civarında), yolcu yükü ve yol açan ek aktiviteler. Cogu durumda 5–15 dk aralığında değişebilir.
• Çevresel etkiler: Hava koşulları, ray bakımı ve tren seti arızaları gibi unsurlar için güven payı (bazen 5–10 dk, nadiren daha fazla) eklenir.

Bu girdiler kümülatif olarak toplam zamana yansır. Not olarak, bazı senaryolarda bölgeler arası farklılıklar olabilir. Kesin olmamakla birlikte, modelin en güçlü olduğu durumlar, sık kullanılan güzergahlarda ve planlama dönemlerinde geçerlidir.

Adım Adım Uygulama: Pratik Aşamalar

1. Verileri toplayın. Sefer tablosu, rota uzunluğu ve durak sayısı toplanır. Ayrıca her duraktaki tipik bekleme süreleri not edilir. Basit bir Excel tablosu bu aşamada işinizi kolaylaştırır.
2. Rota segmentlerini belirleyin. Hat segmentleri arasındaki mesafeler ve her segment için beklenen ortalama hızlar yazılır. Böylece toplam sürüş süresi hesaplanır.
3. Hız ve duraklama verilerini birleştirin. Segment süreleri ile duraklama sürelerini toplayın. Örneğin; 120 km otobüsü 110 km/sa ile gidiyorsa yaklaşık 1 saat 4 dakika sürer; iki durakta toplam 10 dakika eklenir.
4. Güven payı ekleyin. Beklenmeyen gecikmelere karşı toplam süreye %5–%15 aralığında bir güven payı eklemek, tahmini daha gerçekçi kılar. Bu, özellikle yoğun saatlerde veya bakım çalışmalarında işe yarar.
5. Sonuçları yorumlayın. Elde edilen tahmin, planlama için kullanılır. Ayrıca en kötü senaryoyu da hesaba katarak karar almak mümkün olur.

Peki bu adımlar gerçekten işe yarar mı? Kesinlikle. Piyasada kullanılan pratik modellere benzer biçimde, çok sayıda kullanıcı bu basit yapı üzerinden güvenli tahminler elde eder. Zaman tahmininin anahtarı, girdilerin güvenilirliği ve esnekliğidir.

Örnek Hesaplamalar ve Senaryolar

Bir tren yolculuğunu düşünelim: 350 kilometrelik bir rota için üç segment üzerinden ilerleyen bir sefer. Segmentler şu şekilde olsun: 120 km, 130 km ve 60 km. Ortalama hızlar sırasıyla 110 km/h, 100 km/h ve 90 km/h. Duraklar toplam 2 adet ve her durakta 6 dakika bekleme yapılıyor. Bu durumda:

• Nominal senaryo: Segment süreleri yaklaşık olarak 1 saat 04 dakika, 1 saat 18 dakika ve 40 dakika; toplam sürüş süresi ≈ 3 saat 2 dakika. Duraklar için 12 dakika eklenir. Nihai toplam ≈ 3 saat 14 dakika.
• Optimist senaryo: Hızlar biraz yükselir (ör. segment hızları 112/102/92 km/h), duraklar kısa tutulur (4–5 dk). Toplam yaklaşık 3 saat 3–5 dakika aralığında olabilir.
• Pessimist senaryo: Hızlar düşebilir, duraklar uzayabilir (8–10 dk). Toplam yaklaşık 3 saat 25–30 dakika aralığında olabilir.

Bu üç senaryo, kullanıcıya uç bir değer yerine güvenilir bir aralık sunar. Böylece kamuya açık planlar, iş seyahati veya tatil planları için daha gerçekçi kararlar alınabilir. Deneyimlerimize göre, basit bir model ile bu tür aralıklar, kullanıcıyı tatmin eden sonuçlar üretir.

Sinyal ve Uygulama İpuçları

• Güncel timetable’ı kullanın; planlama için en güvenilir ver, resmi sefer tablosudur. Değişiklikler anında yansıtılmalı.
• Gecikme aralıklarını akılda tutun; özellikle sezonluk veya bakım süreçlerinde, beklenen gecikme aralıklarını ekleyin.
• Güven payını kullanan bir bant sistemi kurun; en iyi, en olası ve en kötü senaryo için üç değer belirleyin ve karar süreçlerinde bu değerleri referans alın.
• Hız değişimlerini hesaba katın; trenler genelde hızları segmentler arasında değiştirebilir. Bu, toplam süreyi etkiler.
• Uygulama araçları; Excel veya Python ile basit bir hesap tablosu/ölçeklendirme modülü kurmak, güncel verilerle hızlı güncelleme sağlar.

İsterseniz, bu modelin Excel tarafında nasıl uygulanacağını kısa bir rehber halinde paylaşabiliriz. Deneyimlerimize göre, basit bir Excel çözümü ile 5–10 dakikada yeni tahminler üretilebilir. Görünür mu? Elbette—sonuçlar net ve uygulanabilir.

Sınırlamalar ve Geliştirme

Modelin en önemli sınırlaması, girdilerin kalitesine bağlı olmasıdır. Eğer timetable hatalıysa ya da beklenen duraklama süreleri gerçekte farklı çıkarsa, tahmin hatalı olabilir. Ayrıca alışkanlıklar, yoğunluklar ve beklenmedik olaylar büyük dalgalanmalara yol açabilir. Bu nedenle model, dinamik bir hız kazandırıcı olarak düşünülmelidir. (Bunu akıldan çıkarma) En güvenilir yaklaşım, gerçek zamanlı bilgilerle güncel veri setlerini birleştirmektir.

Geliştirme için bazı öneriler:
– Gerçek zamanlı gecikme verisini modelin içine entegre edin.
– Farklı mevsim ve gün saatleri için ayrı bantlar oluşturun.
– Rotayı genişletilmiş alternatiflerle birlikte analiz edin (ör. alternatif hatlar, aktarmalar).
– Basitleştirilmiş simülasyonlar ile olası senaryoları test edin.

Bu yöndeki adımlar, uzun vadede tahmin güvenilirliğini artıracaktır. Sonuç olarak, modelin amacı karar süreçlerini desteklemektir; kesin tahmin değildir. Kesin olamayacağını kabul etmek, daha iyi planlama sağlar.

Sonuç ve Çağrı

Tren ile zaman tahmini için basit bir model, şehirler arası yolculuklarda planlamayı kolaylaştırır. Veriye dayalı girdiler ve esnek güven payı ile, kullanıcılara güvenilir aralıklar sunulur. Bu yöntem, iş seyahatleri, tatil planlaması ve günlük yolculuk optimizasyonu için özellikle etkilidir. Deneyimlerinize göre, en iyi sonuçları elde etmek için verilerin güncel ve tutarlı olması kritiktir. (Beklentiyi yönetmek her zaman akıllıca bir harekettir.)

Eğer siz de bu yaklaşımı kendi yolculuk planlarınıza uygulamak isterseniz şimdi adımları deneyebilir veya konuyu bir sonraki adım olarak birlikte test edebiliriz. Planlarınız için uygun bir başlangıç noktası oluşturalım: veri kaynağını belirleyelim, basit bir hesap tablosu kuralım ve üç olası senaryoyu birlikte inceleyelim. Hadi, trenle zaman tahminini gerçekçi kılalım.

Sıkça Sorulan Sorular

Tren ile Zaman Tahmini için en güvenilir veri kaynağı nedir?Resmi sefer tablosu verileri ve hat işletmecisinin sağladığı hata payları en güvenilir başlangıç noktalarıdır. Ayrıca, sezonluk değişiklikler ve bakım çalışmaları için güncel bildirimler de dikkate alınmalıdır.

Basit model hangi durumlarda güvenilirdir?Güncel verilerin olduğu, sık kullanılan güzergahlarda ve düşük beklenmedik olay oranında geçerlidir. Özellikle tek hatlı veya sınırlı duraklı rotalarda güvenilirlik daha yüksek olur.

Excel’de bu modeli nasıl uygularım?Her bir segment için mesafe ve hız verisini bir tabloya girin, ardından sürüş sürelerini hesaplayan formüller yazın. Duraklama sürelerini toplu şekilde ekleyin ve son olarak güven payını kattığınız üç senaryo oluşturun. Basit bir grafik ile sonuçları görselleştirmek de mümkündür.