LEE- Ulaştırma Mühendisliği-Doktora

Bu koleksiyon için kalıcı URI


Son Başvurular

Şimdi gösteriliyor 1 - 4 / 4
  • Öge
    Effects of cooperative vehicle dynamics on traffic flow control
    (Graduate School, 2022-02-25) Silgu, Mehmet Ali ; Çelikoğlu, Hilmi Berk ; 501142408 ; Transportation Engineering
    In the era of advances in vehicular and communication technologies, the need to improve both the efficiency in the use of road capacities and the safety as a consequence of the increasing demand for transport has emerged the realization of traffic management strategies through by Intelligent Transportation Systems (ITS). Having been fed with the methodological advances, the implementation of several intelligent systems, including the Ramp Meters, Variable Speed Limits, and Route Guidance Tools, has therefore become well-known. Furthermore, new advancements in communications, as well as their integration with what recent vehicular technology recommends, increase the usefulness of ITS tools via Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communication channels. In this context, the main purpose in a wide range of studies involving traffic flow modeling and control under various configurations has been to determine an ideal rate of penetration for Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC) managed vehicles in mixed traffic. According to the related literature, the efficiency in road traffic management can be improved by combining the strategies and hence the tools for ITS in an integrated manner and by improving the control mechanisms used. The emerging research direction in the presence of autonomous road traffic systems contributes significantly to long-term infrastructure planning strategies necessitated by the introduction of connected vehicles into actual traffic. In other words, having projections on market penetration rates of connected vehicles and the effectiveness of varying penetration rates aid in minimizing costly infrastructure investments in the short term by spreading them out over time. Therefore, the main objective in this study has been to improve the performance of the control we employ to mixed traffic flow, which consists of Human Driven Vehicles (HDVs) and CACC equipped vehicles, through strategies for managing freeway traffic. To that end, we theoretically propose a complete control system for freeway networks by combining the RM and VSL tools. Using real data for model calibration, we demonstrate the performance of the controller that we have introduced for the integrated management of freeway traffic flow for the first time in the literature. The modeling and the control feature of this study involves proposing a control framework for freeway traffic, applying this framework to real network traffic simulated using real data, and evaluating the effects of changes in market penetration rate on performance measures such as total system travel time, total throughput, and emission pollutants. We have made use of an H∞ based control strategy to maintain robustness in the presence of disturbances, which could result in poor performance of the system behavior in the presence of exogeneous inputs. One of the primary benefits of such a control strategy is that it can be guaranteed that the dynamical system evolves properly in the absence of disturbances, and that such nominal behavior is preserved up to a steady-state error proportional to the applied disturbance and an H∞ gain in the presence of perturbations. Incorporated H∞ State Feedback Controller aims to sustain the mainstream traffic at a critical density through an integrated management system of freeway traffic. This is achieved by taking into account the queue lengths on on-ramps and the downstream and upstream occupancies on the mainstream in the presence of disturbances caused by inflows to the mainstream and from the on-ramps. In contrast to other robust control systems, H∞ based control is commonly used when working with linear models. We have made use of the Lighthill-Whitham-Richards (LWR) ordinary differential equations (ODE) model to describe traffic flow. The integrated control performance evaluations are carried out on the micro-simulation environments SUMO and PTV VISSIM using the features of a real network and model parameters calibrated based on field data. In order to simulate human drivers, Intelligent Driver Model (IDM) and Wiedemann 99 car-following models are used. For CACC vehicles, Milanes and Shladover's car-following model is utilized. The contribution of the work presented in this thesis is unique in two ways: using an H∞ State Feedback Controller for the integrated control involving RM and VSL; using real data to perform the integrated control for freeway traffic through RM and VSL and, discussing the effects of the combined control with the H∞ State Feedback Controller on the penetration rates of CACC equipped vehicles in mixed traffic.
  • Öge
    Investigating risk assessment and role of safety concerns in autonomous vehicle
    (Graduate School, 2022-11-14) Doğanyılmaz Bakioğlu, Gözde ; Atahan, Ali Osman ; 501162409 ; Transport Engineering
    Self-driving vehicles are of critical importance to a future sustainable transport system, which is expected to become widespread around the world. The future transportation system includes more automated driving technologies and intelligent systems. Autonomous vehicles are widely expected to be in common usage in cities and transform the mobility system in the coming years. Autonomous vehicle technology is expected to be an integral part of our future transportation system. However, a substantial amount of risk is associated with self-driving vehicles which must be considered by decision-makers effectively. Given that automated driving technology and how it will interact with the mobility system are substantially risky, the risks involved in self-driving vehicles need to be addressed appropriately. The identified knowledge gap of the pre-literature review is that an overview of the identification which completely considers all types of risks related to self-driving vehicles does not exist. In answer to the knowledge gap, the purpose of the first study is to rank the risks in self-driving vehicles. As the widespread usage of autonomous vehicles is closer to becoming a reality, substantial consideration should also be paid to the extent to which individuals choose vehicular mobility tools. Some evidence highlights the fact that the perceived safety of self-driving vehicle has a major impact on the social acceptance and application of autonomous technology. This may help identify the extent to which people will adopt and use self-driving vehicles and the rate at which their safety concerns might be realized on the road. The purpose of the second study is to examine vehicle ownership models to better understand the adoption of vehicles by considering some factors such as liability issues, cost, safety, and environmental characteristics. Investigating potential drawbacks and attitudes towards safety concerns of AVs have substantial amount of importance for transportation planners and policy-makers. Thus, this thesis will seek to provide a deeper understanding of behavioral aspects associated with individuals' autonomous vehicle choices. Specifically, it is investigated the travelers' risk perception toward AV future as well as the analysis and prioritization of the risks associated with self-driving vehicles. Chapter 2 summarizes the literature review related to road safety and risk landscape of self-driving vehicles, an overview on adoption and ownership of autonomous vehicle and literature about hybrid and integrated fuzzy multi-criteria decision-making methods and its applications to real-world problems. New hybrid MCDM approaches, integrating the extended Fuzzy AHP, extended Fuzzy TOPSIS, and extended Fuzzy VIKOR methods, are proposed for the selection problem in this research study. The proposed hybrid methods are extended with Pythagorean fuzzy sets to handle the complex decision problem involving self-driving vehicles. The extended approach comprises uncertainty in decision-making problems by implementing Fuzzy Set Theory (FST). Additionally, each Decision Maker (DM) in the decision-making team has their individual importance within the team. Chapter 3 formulates the methodological contributions of this research to the literature. Risk prioritization is a complicated multi-criteria decision-making (MCDM) problem that requires consideration of multiple feasible alternatives and conflicting intangible and tangible criteria. This study addresses the prioritization of risks involved with self-driving vehicles by proposing new hybrid MCDM methods based on the Analytic Hierarchy Process (AHP), the Technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS) and Vlse Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) under Pythagorean fuzzy environment. According to the review of the literature on risk landscape of self-driving vehicles, there has been no study of reviewing and prioritizing all types of risks associated with autonomous vehicles. Therefore, an expert team is asked to specify the risks and criteria for evaluation. By personal interview with 4 experts from academia and industry as well as literature review, eight risks involved in autonomous vehicles, 7 main criteria together with 10 sub-criteria are identified, the proposed methodology is employed in Chapter 4. Calculations of proposed methods gave similar results. Distance from Pythagorean fuzzy positive ideal solution (PIS) and negative ideal solution (NIS) for Pythagorean fuzzy TOPSIS (PF-TOPSIS), and the utility measure Si, the regret measure Ri and VIKOR-specific index Qi for Pythagorean fuzzy VIKOR (PF-VIKOR) are utilized for ranking the alternatives. Based on the results of analysis, Cyber Attack Risk involves the maximum amount of risk, and the consecutive risk is Reputational risk. The result of the proposed model is validated by performing sensitivity analysis. Sensitivity analysis is carried out to specify the impact of criteria weights on the decision- making process. Sensitivity analysis is conducted by changing the weight of the maximum group utility, and through exchanging the weight values of criteria for observing which criteria are most significant and how the criteria weights affect the autonomous vehicles' risk prioritization. To further validate the effectiveness and robustness of the proposed hybrid method computations, two different comparative analyses are performed in this study. The performance of proposed methodology with Pythagorean fuzzy sets is compared with those with ordinary fuzzy sets and it is revealed that the proposed method provides informative and reliable outcomes to better represent the impreciseness of decision making problems. AHP method is also performed to conduct comparative analysis. Based on the AHP analysis, cyber attack risk was found to be the first risk, and the consecutive risk is reputational risk. This result is similar to the one acquired by the proposed method. The remaining ranking shows different precedence. Chapter 5 and Chapter 6 investigate the role of safety concerns in autonomous vehicle ownership choice. Survey design, data collection, and description of data sets are indicated in Chapter 5. 1197 respondents were recruited from Istanbul, Turkey to complete the stated choice experiment through a web-based survey. Revealed Preference (RP) and socio-demographics data set, and the impact of socio-demographic characteristics on vehicular mobility tools are analyzed in detail. Then, an experimental design is conducted to respond to the research questions as clearly as possible. Research methodology and results of autonomous vehicle ownership choice model estimation are given in Chapter 6. An overview of the disaggregate choice model, multinomial logit model (MNL) specification, and mixed logit choice model (ML) specification, specifically the Heteroscedastic mixed logit model are discussed in this chapter. The methodologies to test the model significance, such as Log Likelihood Ratio, Pseudo Rho Square tests are also provided. Multinomial logit and Heteroskedastic mixed logit models were estimated to unravel users' preferences concerning the selection of autonomous vehicles with distinction among private, shared, and ride-hailing vehicles. Results indicate that the adoption of those vehicles varied concerning the aforementioned characteristics, and these findings could help decision-makers to develop a vehicular mobility system for future transportation dynamics. The policy makers need to deal with legal issues surrounding automated vehicles, specifically liability issues. In case of any at fault accidents, vehicle and software manufacturers may be liable instead of users. Shifting the burden on manufacturers would enable users to purchase automated vehicles as there would be less liability upon them. Reduced cost is another factor affecting whether consumers will choose autonomous vehicles. Therefore, service providers should implement strategies for cost reduction. When commuters are also given an incentive to install ride-hailing applications, they will prioritize automated vehicle production which will incentive consumers to purchase ride-hailing and shared vehicles. The motivation of this study was to provide more insights into the identification and prioritization of self-driving vehicles' risks which is an essential knowledge gap in the literature. The evaluation criteria determined by this study is novel as well, hence the research gap about some safety issues on self-driving vehicles will be filled through the current study. The results are significant as they shed light on the risk perception of the self-driving vehicle industry taking into account the risk factors. The finding of this study will enable decision-makers to take into consideration not only the hacking and malfunction factors but also the environmental, acceptance, and liability factors by containing the vagueness of experts' judgments. The study demonstrates that more sustainable and safer travel is achieved by considering risks. The results of this study also present an essential contribution that could be useful to transportation planners for constructing the future transportation system by considering the preference for vehicular mobility tools. The research findings will enable AV developers to consider liability issues, cost, and safety factors before releasing the different types of self-driving vehicles.
  • Öge
    Mekansal analiz teknikleri ile çok kriterli karar verme yaklaşımı kullanılarak raylı sistem güzergah analizi
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-06-08) Çalışkan, Berna ; Atahan, Ali Osman ; 501072401 ; Ulaştırma Mühendisliği
    Bu çalışmanın genel amacı, bulanık mantık teorisinin, bulanık çıkarım sisteminin geliştirilmesi, sonuç uygunluk sınıfını bulmak için girdilerin birleştirilmesi, grafiksel kullanıcı arayüzünün belirlenmesi ve raylı ulaşım sistemi için çıktı verilerinin üretilmesi yoluyla planlama, özellikle yeniden geliştirme süreçleri için mekansal uygunluk değerlendirmesinde nasıl kullanılabileceğini anlamaktır. Sonuç olarak, araştırma bulguları şehir içi ulaşım planının vizyonunu karşılar ve halkın ihtiyaçlarına odaklanarak yenilikçi bir planlama çerçevesi sağlar. Ek olarak, bu modelleme metodolojisi, karar vericiler için bir yol haritası sağlayarak entegre, gelişmiş sürdürülebilir kentsel ulaşım gelişimi için uygunluk seviyesini mekansal olarak görselleştiren pratik bir yaklaşım sunar. Bu çalışmanın üst ve orta ölçekli, kısa-orta ve uzun vadeli kentsel raylı ulaşım planlarına ve sürdürülebilir kentsel hareketlilik planlarına önemli katkılar sağlayacağı öngörülmüştür.
  • Öge
    Kentiçi demiryolunda trafik yükünün ray aşınmaları üzerindeki etkisinin araştırılması
    (Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-12-24) Sönmez Yılmaz, Hazal ; Öztürk, Zübeyde ; 501132401 ; Ulaştırma Mühendisliği
    Ray aşınmalarının; demiryolu taşıtlarının hareket dengesinde bozulma, yolculuk konforunda azalma, trenin raydan çıkması ile meydana gelebilecek tren kazaları riskinde artış, rayın hizmet ömründe azalma ve ray bakımı maliyetlerinde artış gibi önemli etkileri bulunmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı; kentiçi demiryolunda trafik yükü başta olmak üzere, hat eğriliği, tren hızı ve dever parametrelerinin, rayın düşey aşınması ve yanal aşınması üzerindeki etkilerinin araştırılması ve ray aşınma modellerinin geliştirilmesidir. Tez kapsamında; trafik yükü, hat eğriliği, tren hızı ve deverin, düşey ve yanal ray aşınması üzerindeki etkisinin incelenmesi ve ray aşınma modellerinin geliştirilmesi için yapay sinir ağları (YSA), korelasyon matrisleri ve çoklu doğrusal regresyon analizi yöntemleri kullanılmıştır. Geliştirilen ray aşınma modellerinin performansının değerlendirilmesi amacıyla çoklu bağlantı testleri ve çapraz doğrulama analizleri yapılmıştır. İstanbul'un en eski ve en yoğun kullanılan raylı sistem hatlarından biri olan Yenikapı-Atatürk Havalimanı Hafif Metro Hattı, örnek hat olarak seçilerek; hat üzerinde yıllara uzanan kapsamlı ray aşınma ölçümleri, yolcu sayımları ve veri toplama çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Yenikapı-Atatürk Havalimanı Hafif Metro Hattı'nda, rayın düşey ve yanal aşınma miktarları, "Robel" adı verilen ray mantarı aşınma ölçüm aleti ile ölçülmüştür. 30 Ekim 2013 ile 10 Mayıs 2016 tarihleri arasında, hattın demiryolu işletimine kapalı olduğu 01:00 ile 05:00 arasındaki zaman diliminde, Yenikapı-Atatürk Havalimanı Hafif Metro Hattı üzerinde bulunan 476 noktada düşey ray aşınması ve 451 noktada yanal ray aşınması ölçümü yapılmıştır. Ray aşınma ölçümü yapılan kilometrelerde raya etkiyen trafik yükünün doğru bir şekilde hesaplanması amacıyla, hatta gerçekleştirilen ray değişimi çalışmaları ile ilgili veriler toplanmıştır. Hattaki ray aşınma ölçümlerinin başlangıç tarihi olan 30 Ekim 2013 ve bitiş tarihi olan 10 Mayıs 2016 tarihleri göz önüne alınarak, ray değişimi verilerinin toplanacağı zaman periyotunun başlangıcı olarak 1 Ocak 2012 tarihi esas alınmış ve zaman periyotunun sonu 31 Aralık 2016 olarak belirlenmiştir. Bu bağlamda, hattın işletimini yapan kurum olan Metro İstanbul A.Ş'den, 1 Ocak 2012 ile 31 Aralık 2016 tarihleri arasında hazırlanan günlük raporlar temin edilerek, hatta yapılan ray değişimi çalışmaları tespit edilmiş ve ray değişimi yapılan tarihler ile değiştirilen rayların kilometresi listelenmiştir. Ardından, ray aşınma ölçümü sonuçları ile ray değişimi verilerinin birlikte yer aldığı kapsamlı bir tablo hazırlanmıştır. Yenikapı-Atatürk Havalimanı Hafif Metro Hattı'nda, düşey ray aşınması ölçümünün gerçekleştirildiği 476 nokta ve yanal ray aşınması ölçümünün yapıldığı 451 nokta için trafik yükü, hat eğriliği, tren hızı ve dever değerleri belirlenmiştir. Ray aşınma ölçümü yapılan noktalarda raya etkiyen trafik yükleri, istasyonlar arasındaki hat kesimlerinde tren içinde taşınan yolcu sayısına bağlı olarak hesaplanmıştır. İstasyonlar arasındaki hat kesimlerinde taşınan yolcu sayılarını belirlemek için, hattaki istasyonlarda basılan günlük İstanbul-kart (toplu taşıma araçlarında kullanılan ulaşım kartı) verileri ve hat üzerinde gerçekleştirilen taşıt-içi yolcu sayımlarından elde edilen veriler kullanılmıştır. 1 Ocak 2012 ile 31 Aralık 2016 tarihleri arasında, hattın istasyonlarında basılan İstanbul-kart sayıları kullanılarak, her bir istasyonda trene binen günlük yolcu sayıları elde edilmiştir. Fakat; trenden inen yolcular İstanbul-kart basmadığı için, istasyonlarda trenden inen yolcu sayılarını belirlemek amacıyla Yenikapı-Atatürk Havalimanı Hafif Metro Hattı'nda her iki yönde 60'ar adet olmak üzere toplam 120 adet taşıt-içi yolcu sayımı çalışması gerçekleştirilmiştir. Yolcu sayımları; haftaiçi ve haftasonu günlerde, hattın işletmeye açık olduğu tüm saatleri kapsayacak ve hattaki tüm istasyonları içerecek şekilde yapılmıştır. Yolcu sayımı sonuçlarına göre, hattaki her istasyon için "günlük ortalama inen yolcu oranı" hesaplanmıştır. İstasyonlarda basılan günlük İstanbul-kart verileri ve "günlük ortalama inen yolcu oranları" kullanılarak, istasyonlar arasındaki hat kesimlerinde taşınan yolcu sayıları belirlenmiş ve buna bağlı olarak trafik yükleri hesaplanmıştır. Yenikapı-Atatürk Havalimanı Hafif Metro Hattı'nda gerçekleştirilen yolcu sayımları, çeşitli parametrelere göre analiz edilmiştir. Yenikapı-Havalimanı ve Havalimanı-Yenikapı yönleri için ayrı ayrı yapılan bu analizler: (1) istasyonlar arasındaki hat kesimlerinde, tren içinde taşınan ortalama yolcu sayılarının belirlenmesi, (2) haftaiçi günlerde sabah zirve saatte, akşam zirve saatte ve zirve saat dışındaki zaman dilimlerinde, hat kesimlerinde taşınan ortalama yolcu sayılarının incelenmesi, (3) haftasonu günlerde, zirve saate göre belirlenen 4 farklı zaman diliminde, hat kesimlerinde taşınan ortalama yolcu sayılarının analizi, (4) haftaiçi ve haftasonu günler için istasyonlar arasındaki hat kesimlerinde, tren içinde taşınan ortalama yolcu sayılarının karşılaştırılmasıdır. Tez kapsamında, rayın düşey ve yanal aşınması; trafik yükü, hat eğriliği, dever ve tren hızı parametreleri kullanılarak, yapay sinir ağları yöntemiyle modellenmiştir. Düşey aşınma YSA modeli, yanal aşınma YSA modeli, düşey ve yanal aşınmanın birlikte incelendiği YSA modeli olmak üzere 3 temel YSA modeli geliştirilmiştir. Çok katmanlı ileri beslemeli geri yayılım ağı olarak geliştirilen YSA modellerinin performansı, ortalama karesel hata (MSE) ve korelasyon katsayısı (R) değerleri dikkate alınarak ölçülmüştür. Her 3 YSA modelinde, gizli katmandaki nöron sayısı 5-15 değerleri arasında değiştirilerek ve ağların yeniden eğitimi yapılarak, YSA'ların performansı incelenmiştir. Her 3 YSA modeli için en iyi performansa sahip olan ilk 10 YSA mimarisi belirlenmiştir. Düşey aşınma YSA, yanal aşınma YSA ve düşey ile yanal aşınmanın birlikte incelendiği YSA modellerinde; hatta ölçülen aşınmalar ile YSA modeli tarafından tahmin edilen aşınmalar arasındaki R değerleri, 1'e oldukça yakın değerler olarak elde edilmiştir. Bu durum, ölçülen ve YSA tarafından tahmin edilen değerler arasında güçlü bir doğrusal ilişki olduğunu göstermektedir. Her üç YSA modelinde, doğrulama seti için MSE değerleri sıfıra oldukça yakın olarak elde edilmiş olup; YSA modeli tarafından tahmin edilen aşınmaların, hatta ölçülen aşınmalara çok yakın olduğunu ortaya koymaktadır. Geliştirilen düşey aşınma YSA, yanal aşınma YSA ve düşey ile yanal aşınmanın birlikte incelendiği YSA modelleri; girdi ve çıktı parametreleri arasında güçlü ilişkiler ortaya koyarak, rayın düşey ve yanal aşınmasını yüksek bir doğruluk seviyesi ile tahmin etmiş ve ray aşınmalarını başarıyla modellemiştir. Tez kapsamında; trafik yükü, hat eğriliği, dever ve tren hızı parametrelerinin, düşey ve yanal ray aşınması üzerindeki etkilerini incelemek ve ray aşınmalarını modellemek için korelasyon matrisleri ve çoklu doğrusal regresyon analizi yöntemi kullanılmıştır. Düşey aşınma ve yanal aşınma için iki ayrı çoklu doğrusal regresyon modeli geliştirilmiş ve iki ayrı korelasyon matrisi oluşturulmuştur. Düşey ve yanal aşınma için oluşturulan korelasyon matrislerinde, her bir bağımsız değişken çifti arasındaki korelasyon katsayıları, sıfıra yakın değerler olarak elde edildiği için, bağımsız değişkenler arasında zayıf bir doğrusal ilişki olduğu sonucuna varılmıştır. Her iki korelasyon matrisinde, bağımlı değişken ile güçlü bir doğrusal ilişki içinde olan tek bağımsız değişkenin, trafik yükü olduğu belirlenmiştir. Düşey ve yanal aşınma için geliştirilen çoklu doğrusal regresyon modellerinde, Çoklu R katsayıları 1'e yakın olarak elde edilmiş olup, bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasında güçlü bir doğrusal ilişki olduğunu göstermektedir. Düşey aşınma regresyon modelinde, bağımlı değişkende meydana gelen değişimlerin %84,14'ü bağımsız değişkenler tarafından açıklanabilirken; yanal aşınma regresyon modelinde, bağımlı değişkende meydana gelen değişimlerin %76,26'sı bağımsız değişkenler tarafından açıklanabilmektedir. Her iki regresyon analizinde, F-testi sonucunda elde edilen F-değerine karşılık gelen p-değeri dikkate alınarak, geliştirilen çoklu doğrusal regresyon modellerinin, α=0,05 anlamlılık düzeyinde bir bütün olarak anlamlı olduğu sonucuna varılmıştır. Her bir bağımsız değişkenin, regresyon modeline olan katkısını incelemek için yapılan t-testinin sonuçlarına göre, α=0,05 anlamlılık düzeyinde, trafik yükünün, düşey aşınma miktarı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğu belirlenirken; hat eğriliği, dever ve tren hızı parametrelerinin, düşey aşınma miktarı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olmadığı sonucuna varılmıştır. Benzer şekilde, α=0,05 anlamlılık düzeyinde, trafik yükü, yanal aşınma miktarı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip iken; hat eğriliği, dever ve tren hızının, yanal aşınma miktarı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olmadığı belirlenmiştir. Bağımsız değişkenlerden tren hızı ve hat eğriliği, tren hızının karesi ve hat eğriliğinin karesi olarak değiştirilerek, düşey ve yanal aşınma için iki tane daha çoklu doğrusal regresyon modeli geliştirilmiş ve iki korelasyon matrisi daha oluşturulmuştur. Bağımsız değişkenlerde bazı değişiklikler yapılarak oluşturulan düşey ve yanal aşınma korelasyon matrisleri ve regresyon modellerinin, önceki korelasyon matrisleri ve regresyon modellerine benzer sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Düşey ve yanal aşınma için geliştirilen çoklu doğrusal regresyon modellerinde, çoklu bağlantı probleminin var olup olmadığını tespit etmek amacıyla çoklu bağlantı testleri yapılmıştır. Bu bağlamda, regresyon modellerinin bağımsız değişkenleri arasındaki korelasyonu ölçen "varyans büyütme faktörü" (VBF) değerleri hesaplanmıştır. Düşey ve yanal aşınma regresyon modelleri için yapılan çoklu bağlantı testlerinde, tüm bağımsız değişkenlere ait VBF değerleri, 5'den daha düşük olarak elde edilmiştir. Buna bağlı olarak; bağımsız değişkenler arasında düşük korelasyon olduğu tespit edilmiş olup, düşey ve yanal aşınma regresyon modellerinde çoklu bağlantı probleminin var olmadığı sonucuna varılmıştır. Düşey ve yanal aşınma regresyon modellerinin tahmin etme performansını değerlendirmek için 5-katlı çapraz doğrulama analizleri yapılmıştır. Düşey ve yanal aşınma için yapılan çapraz doğrulama analizleri sonucunda, bağımlı değişkenin gerçek değerleri ile tahmin edilen değerleri arasındaki R katsayıları 1'e oldukça yakın olarak ve MSE değerleri sıfıra yakın olarak belirlenmiştir. Bu durum; bağımlı değişkenin gerçek değerleri ile tahmin edilen değerleri arasında güçlü bir doğrusal ilişki olduğunu ve tahmin edilen değerlerin gerçek değerlere yakın olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, çapraz doğrulama analizleri, düşey ve yanal aşınma regresyon modellerinin tahmin performansının başarılı olduğunu ortaya koymaktadır.