BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ



Benzer belgeler
2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

BULANIK MANTIK ile KONTROL

Bulanık Kümeler ve Sistemler. Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

Trafik Sinyalizasyonu. Prof.Dr.Mustafa KARAŞAHİN

CHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi

OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ

CHAOS TM. Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi

Çözümleri ADAPTİF TRAFİK YÖNETİM SİSTEMİ (ATAK) İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir.

Yaklaşık Düşünme Teorisi

ULAŞTIRMA -TRAFİK MÜHENDİSLİĞİNDE YENİ YÖNTEMLER: BULANIK MANTIK TEKNİĞİ UYGULAMALARI

AKILLI BELEDİYECİLİK EK: 10 SAYI: 99 YIL: 2016 MARMARALIFE AKILLI BELEDİYECİLİK EKİ. Marmara Belediyeler Birliği nin Yayın Organıdır.

(PLAKA TANIMA TAŞIT TANIMA) OTOYOL İHLAL VE OTOPARK SİSTEMLERİ

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.

CHAOS TM Dinamik Kavşak Kontrol Sistemi

KLASİK BULANIK MANTIK DENETLEYİCİ PROBLEMİ : INVERTED PENDULUM

Bölünmüş yollar Otoyollar

KAVġAK TRAFĠĞĠNĠN KONTROLÜ ĠÇĠN BĠR SĠNYAL ZAMANLAMA ALGORĠTMASI ve UZMAN SĠSTEM YAKLAġIMINDA KULLANILMASI

KARAYOLU SINIFLANDIRMASI

BULANIK MANTIK TABANLI DUNN ÖĞRENME STİLİ MODELİNİN GELİŞTİRİMİ

MANTIK. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ BULANIK MANTIK

ISSN: El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 1, 2016 ( )

DEPREM KONUMLARININ BELİRLENMESİNDE BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1)

2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler

BULANIK MANTIK (FUZZY LOGIC)

CETP KOMPOZİTLERİN DELİNMELERİNDEKİ İTME KUVVETİNİN ANFIS İLE MODELLENMESİ MURAT KOYUNBAKAN ALİ ÜNÜVAR OKAN DEMİR

Bir Plansızlık Örneği: Deniz Kenti İstanbul da Denizin Ulaşımdaki Payının İrdelenmesi

Bulanık Mantık Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Final Sınavı 27 Mayıs 2014 Süre: 1 Saat 45 Dakika

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ. DİNAMİK SİSTEMLERİN MODELLENMESİ ve ANALİZİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

SAYISAL KONTROL 2 PROJESİ

4. Bulanık Sayılar- Üyelik Fonksiyonları

AKILLI KAVŞAK YÖNETİM SİSTEMİ

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması. Mustafa Kemal Üniversitesi

YILLARI OTOYOLLAR BAKIM İŞLETME VE ÜCRET TOPLAMA MALİYETLERİ ANALİZİ

(Mekanik Sistemlerde PID Kontrol Uygulaması - 3) HAVA KÜTLE AKIŞ SİSTEMLERİNDE PID İLE SICAKLIK KONTROLÜ. DENEY SORUMLUSU Arş.Gör.

Simülasyonda İstatiksel Modeller

OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ İŞARET AKIŞ DİYAGRAMLARI SIGNAL FLOW GRAPH

İstatistik ve Olasılık

SERİ ÇİFT PİMLİ SANDVİÇ KOMPOZİT PLAKALARDAKİ HASAR YÜKÜNÜN YAPAY ZEKÂ TEKNİKLERİ KULLANARAK BULUNMASI

Zeki Optimizasyon Teknikleri

BÖLÜM 7 ULAŞTIRMA MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

SAKARYA ULAŞIM ANA PLANI

Hız, Seyir Süresi ve Gecikmeler. Prof.Dr.Mustafa KARAŞAHİN

YOLCULUK YARATIMININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ MODELLING OF THE TRIP GENERATION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

KAVŞAKLARDA TRAFİK AKIMININ KUYRUK TEORİSİ İLE TAHMİNİ, ÖRNEK BİR UYGULAMA

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

Trafik Hacmi ve Özellikleri. Prof.Dr.Mustafa KARAŞAHİN

BİR SOĞUTMA GRUBUNDA KOMPRESÖR HIZININ BULANIK MANTIK ALGORİTMA İLE KONTROLÜ

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

3. ORMAN YOLLARININ ÖNEMİ

X-VEHICLE - DİREKSİYON EĞİTİM SİMÜLASYON YAZILIMI Teknik Dokümantasyon

Veri Ağlarında Gecikme Modeli

EGE ÜNİVERSİTESİ EGE MYO MEKATRONİK PROGRAMI

ÜRETİM SİSTEMLERİ ve ÖZELLİKLERİ

EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME

Yol Derecelendirmesi: Trafik Karakteristiği: Yön

Ekin SAFE TRAFFIC Güvenli Trafik Yönetim Sistemleri

BULANIK MANTIK VE SİSTEMLERİ BAHAR DÖNEMİ ÖDEV 1. Müslüm ÖZTÜRK Bilişim Teknolojileri Mühendisliği ABD Doktora Programı

KONTROL ORGANI VE SİSTEMLERİ:

BULANIK MANTIK MODELİ İLE ZEMİNLERİN SINIFLANDIRILMASI CLASSIFICATION OF THE SOILS USING MAMDANI FUZZY INFERENCE SYSTEM

MARMARA ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ

ÇORUM DİNAMİK KAVŞAK KONTROL SİSTEMİ UYGULAMASININ PERFORMANS ANALİZİ Şubat 2014

KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ. Doç.Dr. Darçın AKIN

DAMITMA KOLONLARININ BULANIK DENETLEYİCİLERLE DENETİMİ

Kontrol Sistemlerinin Analizi

Tesadüfi Değişken. w ( )

KUZEY MARMARA OTOYOLU PROJESİ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ ÖRNEK: GEOMETRİK DAĞILIM

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN


Bulanık Mantık Hız Kontrolü Destekli Distance Transform Yol Planlama

Bölüm 3. Klasik Mantık ve Bulanık Mantık. Serhat YILMAZ 1

Çözümleri TRAFİK MÜHENDİSLİĞİ. İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir.

Bulanık Mantık Denetleyicileri

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

BULANIK MANTIK DENETLEYİCİLERİ. Bölüm-4 Bulanık Çıkarım

OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ TEMEL KAVRAMLAR VE TANIMLAR

Çözümleri KONTROL MERKEZİ. İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir.

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

Bulanık Mantık Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Arasınav - 11 Nisan 2014 Süre: 1 Saat 30 Dakika

OTOMOBİLLER İÇİN BULANIK MANTIK TABANLI HIZ SABİTLEYİCİ BİR SİSTEM

Trafik Mühendisliğine Giriş. Prof.Dr.MustafaKARAŞAHİN

Yumuşak Yol Vericiler - TEORİ

BİLİŞİM SUÇLARIYLA MÜCADELEDE ÜNİVERSİTE VE EMNİYET İŞBİRLİĞİ: BİR EĞİTİM SÜRECİ

Esnek Hesaplamaya Giriş

Başlangıç Temel Programının Bilinmemesi Durumu

Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir,

Yönetimde Karar Verme Teknikleri

Kavşaklarda Trafik Sinyalizasyon Sisteminin Modellemesi ve Benzetimi. Intersections Traffic Signalling System Modeling and Simulation

KARAYOLLARININ SINIFLANDIRILMASI KENT PLANLAMADA ULAŞIM

İSTANBUL ULAŞIM-TRAFİK HALK ANKETİ GENEL DEĞERLENDİRME

DC Beslemeli Raylı Ulaşım Sistemlerinin Simülasyonu

Transkript:

BOĞAZ KÖPRÜSÜ YOLUNA KATILIM NOKTALARINDA TRAFİK AKIMLARININ BULANIK MANTIK YAKLAŞIMI İLE KONTROLÜ VE BİR UYGULAMA ÖRNEĞİ Vedat TOPUZ 1 Ahmet AKBAŞ 2 Mehmet TEKTAŞ 3 1,2,3 Marmara Üniversitesi, Teknik Bilimler MYO, 81040 Göztepe-İstanbul Tel: 0-216-3365770/622-624, Fax: 0-216-4182505 1 e-mail: vtopuz@marmara.edu.tr 2 e-mail: ahmetakbas@marmara.edu.tr 3 e-mail: tektas@marmara.edu.tr Özet İstanbul kent içi ulaşımının bugünkü durumuna bakıldığında, karayolu ulaşımının toplam kent içi ulaşımı içerisinde %90 lık bir paya sahip olduğu dikkat çekmektedir. 1997 yılı itibariyle yaklaşık 1.5 milyon olan motorlu taşıt sayısı, 2001 yılı verilerine göre 2.5 milyona yaklaşmıştır. Buna karşılık, mevcut yol kapasitelerinin ve yollardaki hizmet düzeyinin, giderek artan ulaşım talebini karşılamaya uygun olduğundan bahsetmek oldukça zordur. Bu durumun bir sonucu olarak, kent içi karayollarında yaşanan sıkışıklıklar ve trafik kazaları, gün geçtikçe artmaktadır. Trafik sıkışıklıklarının sıklıkla yaşandığı yol kesimleri arasında ilk göze çarpanlar, Boğaz Köprüsü ve FSM Köprüsü ile bağlantılı çevre yolları, otoyollar ve bu yolların kent içi trafiğine katıldığı noktalara isabet eden kısımlarıdır. Bu şartlar altında, yol kapasitelerinin hızla artan ulaşım taleplerine cevap verebilecek şekilde arttırılmasındaki zorluklar da dikkate alınarak; kısa ve orta vadede trafik akımlarının daha etkili bir şekilde kontrol edilmesinin, üzerinde önemle durulması gereken acil bir durum haline geldiği söylenebilir. Bu kapsamda, gelişen ileri kontrol tekniklerinin kullanıldığı uygulamaların yaygınlaştırılması ile, özellikle yolların kritik bölgelerindeki trafik kazaları ve sıkışıklıklar önemli ölçüde azaltılabilir. Söz konusu kritik yol kesimleri arasında, Boğaz Köprüsü yoluna gidiş ve dönüş yönlerinde katılımların olduğu noktalar önemli bir yer tutmaktadır. Bu noktalarda çakışan akımların etkileşiminin, ana yol üzerindeki sıkışıklıklar için de bir odak işlevi gördüğü bilinmektedir. Dolayısıyla, bu kesimlerde özellikle trafiğin yoğun olduğu tepe saatlerde gerçekleştirilecek etkili bir kontrol işlevi, bütün çevre yollarındaki trafiği rahatlatan bir etki oluşturacaktır. Nitekim, Avrupa-Asya yönünde Ortaköy mevkiindeki katılım örneğinde olduğu gibi, bu anlamdaki kontrollerin halen bazı katılım noktalarında trafik polislerinin müdahelesiyle manuel olarak gerçekleştirildiği bilinmektedir. Bu uygulama, kırmızı ve yeşil ışık zamanlamalarının ana yoldaki ve katılım kolundaki akımlara ilişkin karakteristik verilerin gerçek zamanlı olarak ölçülüp değerlendirilmesi suretiyle belirlendiği bir sinyal gurubu kullanılarak, otomatik bir kontrol mekanizması şeklinde hayata geçirilebilir. Bu makalede, böyle bir kontrol mekanizması için, katılım akımına yol hakkı verildiği yeşil ışık sürelerinin bulanık (fuzzy) kontrol yaklaşımı ile belirlendiği bir trafik kontrolörünün tasarımı ve uygulamasına ilişkin çalışmalar tanıtılmıştır. Buna göre, bulanık kontrolörün giriş değişkenleri olarak, ana yoldaki akım (trafik hacmi) ve katılım kolundaki kuyruk uzunluğu; çıkış değişkeni olarak da sinyal gurubunun yeşil ışık süresi kullanılmıştır. Sinyal gurubunun çevrim süresi sabit bir değer olarak seçilmiştir. Kırmızı ışık süresi, her yeni sinyal çevrimi için bulanık kontrolürün belirlediği sürenin bu değerden çıkarılması suretiyle belirlenmektedir.

1. GİRİŞ Kent içinden geçen ekspres yolların en temel karakteristiği, trafik ışıklarının yerine trafik işaretlerinin kullanılmamasıdır. Bir başka karakteristik ise bu yollara gerek çevre yollardan gerekse kent içi yollardan katılımların olmasıdır. Bu yollarda trafiğin kontrolü için hız önemli bir kontrol parametresidir. Yan yollardan ekspres yollara katılım noktalarında bu parametrenin değişimine bağlı olarak diğer bir parametre olan yoğunluğun artması, yani trafik sıkışıklığı ortaya çıkar. İşte bu problemin çözümü için katılım noktalarından ekspres yollara giriş kısmında trafik ışıkları ile kontrolün sağlanması, hem ekspres yoldaki ulaşım hızını optimize etmede hem de katılımdaki bekleme ile kuyruklanmayı en aza indirgemede önemli bir faktör olacaktır. Bunun için, kritik katılım noktalarından biri olan ve aşağıdaki şekilde ifade edilen Bogaziçi Köprüsü Altunizade katılımı örnek uygulama olarak çalışmamızda ele alınmıştır. Şekil.1 Gerçekleştirilen Sistem Şekil.1 den görüldüğü gibi bu katılımdaki araçların kontrolsüz olarak ekspres yola çıkması trafik sıkışıklığına ve daha ilerdeki boğaziçi köprüsü gişelerine doğru trafiğin kilitlenmesine sebep olmaktadır. Bogaziçi köprüsündeki yoğunluğun önlenmesi için bu katılımdaki trafiğin kontrolü önemlidir. Bu amaçla buradaki trafiğin kontrolü için modern trafik kontrol teknikleri incelenmiş ve yapay zeka uygulamalarının bir alt disiplini olan Bulanık Kural Tabanlı Uzman Sistemin bu tür problemin çözümünde uygun bir yöntem olduğu görülmüştür. Bu çalışmada ekspres yoldaki parametremiz hız ve katılımdaki parametremiz kuyruk uzunluğu olup bunlara bağlı olarak yeşil süresi optimize edilerek trafiğin kontrolü sağlanır. 2. BULANIK MANTIK Bulanık mantık, bir bulanık küme mantığına dayanır ve ilk olarak Lofti A.Zadeh tarafından tanımlanmıştır. Bulanık küme, küme ye aitlik derecesi üyelik değeri ile tanımlanmış olan kümeyi ifade eder. Klasik küme kavramında bir eleman bir kümenin üyesidir veya değildir. Bulanık mantıkta küme aitlik derecesi μ, 0 ile 1 arasında değişir. 0 kümeye ait olmamayı, 1 ise kesin olarak o kümenin üyesi olmayı gösterir. Küme aitlik derecesi üçgen, yamuk, Gaus eğrisi gibi standart fonksiyonlarlarla tanımlanabildiği gibi çok farklı fonksiyonlarda oluşturulabilir. Örnek olarak bir otomobilin otoyol üzerinde yapabileceği hızı 0 ile 120 km/saat arasında olabileceğini varsayalım. Bu hız uzayını Yavaş (0 ile 40 km/saat), Normal Hızda (60 ile 80 km/saat) ve Hızlı (100 ile 120 Km/saat) gibi 3 ayrı kümeye ayıralım. Bu otoyolda 70 km/saat hızında giden bir otomobil Normal kümesine, 90 km/saat hızında giden bir otomobil ise belli bir üyelik derecesinde Normal ve belli bir üyelik derecesinde Hızlı kümesine girer. Bu örneğe göre otomobil μ Hızlı (90)=0.5 ve μ Normal (90)=0.5 üyelik değerlerinde her iki kümeninde üyesidir. Çan eğrisi üyelik fonksiyonu kullanılarak oluşturulan bu otomobilin hızına ait bulanık üyelik değerleri Şekil.2 de görülmektedir. 2

Şekil.2.Örnek bir Otomobil Hız Uzayının Bulanıklaştırılması. Bulanık kontrolör, giriş ve cıkış parametrelerinden bir kısmı veya tamamı bulanık üyelik fonksiyonları tarafından tanımlanan kural tabanlı bir kontrol sistemidir. Böyle bir kontrol sisteminin önemli özellikleri, kuralların sözel değişkenlerle ifade edilebir olması, uzman bilgisinin tam olarak kontrol kurallarına yansıtılabilmesi ve kesin olmayan bilgiler üzerinden çıkarım yapabilme yeteneğine sahip olmasıdır. Ayrıca çıkışta elde edilen bulanık değerleri bulanık olmayan bir değere dönüştüren berraklaştırıcı mevcuttur. Bu şekilde oluşturulan bir bulanık kontrolör Şekil.3 de görülmektedir. Şekil.3. Genel Bir Bulanık Kontrolör Yapısı. Bir bulanık kontrolörün temelini kural çözümleyici, data tabanı ve kural tabanından oluşan kural tabanlı sistem oluşturur. Burada uzman sistemlerde olduğu gibi kural tabanında IF-THEN yapısında oluşturulan kurallar, data tabanında ise kullanılan üyelik fonksiyonlarının tipleri ve sınır değerleri tutulur. Bulanık kontrolörde kullanılan bir kural tabanlı çıkarım sisteminin iç yapısı daha ayrıntılı olarak Şekil.4 de görülmektedir. Şekil.4. Bulanık Kural Tabanlı Çıkarım Sistem Yapısı. Bir bulanık kural tabanlı sistemde, farklı çözümleme yöntemleri uygulanabilir. Bunlardan en önemlileri Mamdani ve Sugano modelidir. Ayrıca birleştiricide birden fazla kural arasında oluşturulacak olan ilişkilerde uygulanan farklı çıkarım yöntemleri mevcuttur. Bulanık kontrolörde farklı berraklaştırma yöntemleride vardır. Bu yöntemlerin bazıları; yamuk ağırlık noktası, ağırlıklı ortalama yöntemi, maksimumların ortalaması yöntemidir. Kullanılan berarklaştırma yöntemi bulanık kontrolörün performansını önemli ölçüde etkiler. Bulanık kontrolörde bulanık giriş ve çıkış parametrelerini sayısı, kullanılan üyelik fonksiyonlarının tipi ve adedi, kural tabanını oluşturan kurallar, kural çözümleme yöntemi, birleştirme operatörleri, berraklaştırma metodu belirlenmesi gereken en önemli parametrelerdir. Bu parametrelerin belirlenmesinde bazı sayısal yaklaşımlar var isede çoğunlukla bu parametreler bir uzman tarafından veya deneme yanılma metodu ile test edilerek oluşturulur. 3

Bulanık kontrolörlerin ulaşım sistemlerinde planlama, yönetim ve kontrol alanlarında oldukça geniş bir uygulama alanı vardır. Bu uygulamalardan bazıları; bulanık mantık kuralları kullanarak araç yönlendirme 1, izole edilmiş sinyalize kavşaklarda bulanık mantık ile kontrol 2, kent içi ekpres yollarda bulanık kontrol sistemleri 3, bulanık ve geleneksel metodları kullanarak trafik akış ve kontrol simülasyonu 4, bulanık mantık ile kontrol problemlerinin çözümü 5 olarak verilebilir. 3. TASARLANAN BULANIK KONTROLÖR Gerçekleştirilen bulanık kontrolör, bir simülasyon programı kullanılarak gerçekleştirildi. Uygulama için, Boğaz Köprüsü yoluna Asya-Avrupa yönünde Altunizde köprüsünden bir katılımın olduğu yol kesimi seçildi. Bu amaçla önce, Boğaz Köprüsü yolunun katılım noktasını da kapsayan bir krokisi, arka plandaki haritadan yararlanarak simülasyon ortamında oluşturuldu. Trafiğin yoğun olduğu bir saatte yapılan kamera çekimlerinden yararlanarak belirlenen trafik kompozisyonu ve akım değerlerine ilişkin saha bilgileri, simülatöre aktarıldı. Toplam 1 saat süreli test sürecinde giriş değişkenlerine ilişkin simülatörün ürettiği veriler, 5 dakikalık aralıklarla alınarak bulanık kontrolöre girildi. Bulanık kontrolörün her seferinde belirlediği yeşil ışık süreleri, bir sonraki simülasyon aralığı için dikkate alınacak şekilde simülasyon işlemi tekrarlandı. Bu şekilde yapılan yeni iterasyonlar sonucunda 1 saatlik bulanık kontrol süreci tamamlandı. Gerçekleştirilen bulanık kontrolör kural yapısı Şekil-5 de, bulanıklaştırılmış giriş ve kontrol değişkenlerine ait üyelik fonksiyonları Şekil.6,7,ve 8 de görülmektedir Şekil-9 da ise bulanık üyelik fonksiyonlarını değişimi görülmektedir. Şekil. 5 Bulanık Kontrolör Kural Yapısı. Şekil 6 Anayoldan Gelen Araçların Hızlarının Bulanıklaştırılmış Değerleri. Şekil.7 Katılım Kolunda Bekleyen Araçların Oluşturduğu Kuyruk Uzunluğunun Bulanıklaştırılmış Değerleri. 4

Şekil. 8 Yeşil Işık Süresine Ait Çıkış Bulanık Değerleri. Şekil.9 Bulanık Kontrolör Üyelik Fonksiyonlarının Değişimi. 4. SONUÇ Gerçekleştirilen kontrol sürecinde elde edilen performans artışını tespit etmek üzere, simülasyon bir kez de ayni trafik akımı şartlarında ve hiçbir kontrolün söz konusu olmadığı şartları simüle edecek şekilde tekrarlandı. Simülatorün gerek kontrollu ve gerekse kontrolsuz şartlar için ürettiği performans verileri yine 5 er dakikalık aralıklarla alınarak karşılaştırmalar yapıldı. Sonuçlar, kontrolsuz şartlarda oluşan taşıt başına gecikme süreleri, duruş sayıları ve kuyruk uzunluklarının bulanık kontrol sürecinde %30 a varan oranlarda iyileştiğini gösterdi. Kaynaklar: 1- Teodorovic, D.; Vukadinovic,K.: (1998) Traffic Control and Transport Planning A Fuzzy Setes and Neural Networks Approach (Sayfa 69), Kluwer academic Publishers. 2- Teodorovic, D.; Vukadinovic,K.: (1998) Traffic Control and Transport Planning A Fuzzy Setes and Neural Networks Approach (Sayfa 89), Kluwer academic Publishers. 3- Teodorovic, D.; Vukadinovic,K.: (1998) Traffic Control and Transport Planning A Fuzzy Setes and Neural Networks Approach (Sayfa 95), Kluwer academic Publishers. 4- Robert L.K.; Keith R.B.:(1993) Fuzzy Logic and Control (sayfa 262),Prentice Hall. 5- Brubaker,D.; Sheerer C.:(Haziran, 1992) EDN Magazin (Sayfa 121). 5