تم مناقشة رسالة الماجستير للطالبة صفا علي لفتة في قسم الهندسة المدنية عن البحث الموسوم (نمذجة توليد الرحلات لمنطقة مختارة في مدينة بغداد باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية) في يوم الخميس الموافق 16/12/2021 وبأشراف ا.م.د. محمد قادر اسماعيل
وقد تشكلت لجنة المناقشة من السادة
- ا.د. امجد حمد خليل جامعة بغداد / كلية الهندسة رئيسا
- ا.د. حسن حمودي جوني الجامعة التكنولوجية / قسم الهندسة المدنية عضوا
- ا.م.د. زينة خضير عباس جامعة بغداد / كلية الهندسة عضوا
- ا.م.د. محمد قادر اسماعيل جامعة بغداد / كلية الهندسة مشرفا
تناول البحث
ملخص عن الرسالة / الاطروحة
يعد تخطيط النقل جزءًا أساسيًا من التخطيط الحضري ، حيث تعتمد عملية تخطيط النقل على التنبؤ بطلب السفر. تتنبأ توقعات الطلب على السفر عدد الرحلات ونوعها ومصدرها على شبكة النقل. جيل الرحلات هو المرحلة الأولى في عملية التنبؤ بالسفر. يتضمن تقدير العدد الإجمالي للرحلات التي تدخل أو تغادر قطعة أرض في كل فترة زمنية (عادة على أساس يومي) ؛ كدالة للخصائص الاجتماعية – الاقتصادية ، والموقعية ، وخصائص استخدام الأرض لقطعة الأرض. تم التخطيط لهذه الدراسة بهدف بناء نماذج يمكن استخدامها للتنبؤ بتوليد الرحلات في منطقة الكرادة في مدينة بغداد والتي تتضمن السمات الاجتماعية والاقتصادية ، من خلال استخدام مناهج إحصائية مختلفة لنمذجة توليد الرحلات (الشبكة العصبية الاصطناعية ANN بالإضافة إلى الانحدار الخطي المتعدد MLR).
تم تقسيم منطقة البحث إلى 11 منطقة لتحقيق هدف الدراسة. بدأت إجراءات جمع البيانات في الثالث من كانون الثاني (يناير) 2021 واختتمت في 18 شباط (فبراير) 2021. وتم استخدام طريقتين: المقابلات المنزلية والمسح القائم على الاستبيان للأسر. وقد تم توزيع استمارات المسح على المدارس الثانوية والمتوسطة وبعض الكليات والمعاهد التعليمية الخاصة والمحلات التجارية وبعض مؤسسات العمل. يتم إصدار النماذج بناءً على حجم العينة المطلوب البالغ 1170. وقد تم تحليل النماذج التي تم جمعها وتقييمها من أجل تصنيف الخصائص الاجتماعية والاقتصادية في كل قطاع. تم تلقي 1050 نموذجًا فقط ، مما يعطي معدل استجابة 89.74٪ لمنطقة البحث. تمت معالجة البيانات التي تم جمعها باستخدام تقنية الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) بواسطة MATLAB v20 ، لتطوير العلاقة بين الرحلات اليومية والمتغيرات الاجتماعية والاقتصادية في منطقة البحث. تم استخدام نفس قاعدة البيانات لتطوير نموذج متعدد الانحدار الخطي (MLR) باستخدام تقنية الانحدار التدريجي بواسطة برنامج SPSS v25 يتم تقييم النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام هذه الأساليب باستخدام المقاييس الإحصائية. تم تطوير نماذج توليد الرحلات لستة أغراض للرحلات (العمل ، التعليم ، التسوق ، الرحلات الاجتماعية ، الرحلات الأخرى ، وإجمالي الرحلات). تشير النتائج إلى أن نموذج توليد الرحلة مرتبط بعدد الطلاب في الأسرة ، وعدد العاملين في الأسرة ، وحجم الأسرة وتركيبتها ، والجنس (ذكور ، إناث) ، والفئات العمرية للأسرة ، ودخل الأسرة ، وملكية السيارات حيث بلغ إجمالي عدد الرحلات (5529) رحلة. تشير النتائج إلى أن نموذج توليد الرحلة يتعلق بعدد إفراد الأسرة وتكوينها ، والجنس ، وعدد الطلاب في الأسرة ، وعدد العاملين في الأسرة ، وملكية السيارة .معامل تحديد (R²) لـ (Y) هو (0.851) لتقنية MLR و (240.9) لتقنية ANN ، ويعتبر نموذجًا جيدًا للتنبؤ. لكن نموذج التنبؤ (ANN) مقارنة بالنموذج (MLR) المتوقع ؛ نموذج ANN المتوقع أكثر دقة. حيث بلغ متوسط الدقة (%83.72) في نموذج ANN و (72.46%) في نموذج MLR لأن ANN تتعلم من التجربة وتحدد الأنماط في البيانات ، بينما يفترض الانحدار وجود علاقة (غالبًا خطية) في البيانات.
