SOM ve K-Ortalama Kümeleme Algoritmaları Kullanarak Vagon Tamire Tutma Verilerinin İncelenmesi

Authors : Ender Gunher, Mehmet Fidan, Ömür Akbayır

Pages : 168-177

Doi:10.47072/demiryolu.1529040

View : 28 | Download : 31

Publication Date : 2025-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, Türkiye demiryolu bakım süreçlerinin optimizasyonu için Kendini Organize Eden Haritalar (SOM) ve K-Ortalama algoritmalarının karşılaştırmalı performanslarını incelemeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla vagon tamire tutulma yeri (TTY) tespitinde kullanılan SOM ve K-Ortalama kümeleme algoritmalarının performansları incelenmiştir. Çalışmada kullanılan veri seti, Türkiye\\\'deki vagon arıza kayıtlarından elde edilmiş olup, Tamire Tutulma Nedeni (TTN), Komponent Adı (KA) ve Vagon Tipi (VT) gibi öznitelikleri içermektedir. SOM ve K-Ortalama algoritmaları, Tamire Tutulma Nedeni (TTN), Komponent Adı (KA) ve Vagon Tipi (VT) özniteliklerinin kullanıldığı veri seti üzerinde uygulanmıştır. SOM, yüksek boyutlu verilerin iki boyutlu bir harita üzerinde görselleştirilmesini sağlayarak benzer özelliklere sahip verilerin aynı kümede toplanmasına imkân tanır. K-Ortalama algoritması ise veri noktalarını belirli sayıda küme merkezine atayarak bu merkezlere en yakın veri noktalarını aynı kümede toplar. Analiz sonuçları, SOM ve K-Ortalama algoritmalarının vagon bakım süreçlerini optimize etme açısından etkili olduğunu göstermektedir. Bu yöntemlerin birlikte kullanılması, vagon bakım süreçlerinin daha verimli ve sistematik bir şekilde yönetilmesine olanak tanıyacaktır. Doğru arıza tespiti ve uygun atölyelere yönlendirme, bakım süreçlerinin hızlanmasına ve maliyetlerin düşürülmesine katkı sağlayacaktır.
Keywords : Vagon arızaları, Veri analizi, Kümeleme yöntemleri, Kendini organize eden haritalar, K-ortalama