Günümüz ulaştırma ve lojistik operasyonlarında yolculuk süresi tahmini yalnızca bir simülasyon değildir; karar destek sistemlerinin kalbinde yer alan kritik bir veridir. Hava durumu, yol çalışmaları ve trafik akışı gibi değişkenler, seyahat planlarını direkt olarak etkiler. Peki ya kis aylarinda bu verileri nasıl dengeli bir şekilde kullanırsınız? Basit bir weighted score (ağırlıklı skor) yaklaşımı, bu verileri bir araya getirip güvenilir tahminler üretmenize olanak tanır. Bu makalede, basit ama etkili bir ağırlıklandırma modelinin adımlarını ve gerçek dünya uygulamalarını ele alacağız.
Table of Contents (İçindekiler) — Uygulamalı rehber için hızlı ataclar:
- Yolculuk Suresi Tahmini: Hava Durumu ve Yol Çalışması Ağırlıklandırması
- Basit Weighted Score Modeli ile Yolculuk Suresi Tahmini: Adım Adım Uygulama
- Pratik Örnekler ile Hava Durumu ve Yol Çalışması Ağırlıklarının Etkisi
- Gerçek Dünya Uygulamaları: Ulaşım Planlama ve Operasyon Kararları
- En İyi Uygulamalar ve Sık Sorulan Sorular
Yolculuk Suresi Tahmini: Hava Durumu ve Yol Çalışması Ağırlıklandırması
Yolculuk süresi tahmini, geçmiş veriler ve mevcut koşulların birleşiminden beslenen bir çıktıdır. Basitçe söylemek gerekirse, bir rota için beklenen yolculuk süresini etkileyen ana girdileri bir araya getirir ve her girdiye bir ağırlık atar. Bu ağırlıklar, hangi girdi kümesinin tahmini süreyi daha çok değiştirdiğini yansıtır. Özellikle yolculuk süresi tahmini için hava durumu ve yol çalışması faktörleri, birçok senaryoda kritik değişkenler olarak karşımıza çıkar. (Acikcasi) Birçok lojistik operasyonunda, bu iki faktörün etkisi %10-30 aralığında değişebilir; ancak durumun karmaşıklığına göre bu oranlar arttırılabilir.
İlk olarak, iki temel veri kümesini düşünelim: hava durumu verileri ve yol çalışması verileri. Hava durumu, rüzgar hızı, yağış tipi ve yağış yoğunluğu gibi göstergelerle süreci etkiler. Yol çalışması ise yol kapalı mı, tek şerit mi uygulanıyor, gecikmeye yol açan operasyonlar hangi saatlerde yoğunlaşıyor gibi değişkenleri kapsar. Bu iki küme ile birlikte trafik akışı, kaza sayıları ve araç yoğunluğu gibi ek girdiler de modele entegre edilebilir.
Bu noktada, ağırlıklandırma yaklaşımının temel amacı, hangi girdinin hangi durumlarda daha baskın olduğunu doğru biçimde yansıtmaktır. Uzmanların belirttigine göre, verinin kalitesi ve güncelliği, tahmin doğruluğunu doğrudan etkiler. Buna göre adım adım ilerlediğimizde, modelin güvenilirliği hayatın gerçek koşullarında artar. (Kaynak gösterimi yaparken, “Yapilan arastirmalara gore” ifadesiyle literatüre başvurmak doğru bir yaklaşımdır.)
Birlikte çalıştığınız ekip için net bir çıktı, aynı zamanda modelin nasıl çalıştığını anlatabilmesi açısından önemlidir. Ağırlıklandırma ile elde edilen skorlar, tahminin altındaki mantığı ortaya koyar ve operasyonda alınacak kararları şeffaf kılar. Örneğin; bir rota için hava durumu kötüleştiğinde, yol çalışması varyasyonları artarsa toplam yolculuk süresi tahmininde yükseliş beklenir. Bu yüzden ölçülü ve yeniden ayarlanabilir bir yapı kurmak en doğrusu olur.
Veri Kaynakları ve Entegrasyon Noktaları
- Hava Durumu Verileri: yağış olasılığı, yağış tipi, görünürlük, rüzgar hızı ve şiddeti gibi göstergeler.
- Yol Çalışması Verileri: kapalı/yol kesici durumlar, kaplama çalışması, alternatif güzergahlar ve kapanış saatleri.
- Trafik ve Yolcu Akış Verileri: doluluk oranı, geçmiş akış kalıpları, mevsimsel etkiler.
- Coğrafi ve Zaman Bazlı Değişkenler: günün saati, hafta içi/sonu farkları, tatil dönemleri.
Bu verileri tek bir tabloya veya veritabanına entegre etmek, yolculuk süresi tahmini için modelin ilk hamlesini güçlendirir. Veri temizliği ve standartizasyonu, güvenilir bir çıktının temel taşıdır. Data mühendisliği açısından bakıldığında, bu adım çoğu zaman en çok zaman alan aşama olabilir; sabırlı olmak gerekir.
Şimdi, basit bir weighted score modelinin nasıl çalıştığına geçelim. Bir yolculuk için beklenen süreyi etkileyen başlıca girdileri x1, x2, x3 olarak adlandıralım ve bu girdilere ağırlıklar w1, w2, w3 atayalım. Skor formülü şu şekilde basitçe ifade edilir: S = w1*x1 + w2*x2 + w3*x3. Bu skor, gerçek süreyi yansıtan bir çıktı üretir ve gerektiğinde normalize edilerek çıktı aralığına (
