This paper presents a comprehensive review of research studies related to the application of artificial neural networks (ANNs) to public transportation (PT) since 2000. PT applications with ANNs have a great prominence because it provides an opportunity of prediction, comparison and evaluation in PT. A short introduction for applied studies in public transportation based on NN is included to guide the unfamiliar readers and a detailed review table has been presented in the paper. More than a thousand studies have been viewed, however, 72 studies of PT are related to ANN. It is observed that multi-layer feed forward network with gradient descent training has been commonly used by now. In contrast, the other less known methods are prone to increase. This paper guides future research directions and presents the methods to be exerted in PT for input determination.

Bu çalışma, 2000 yılından itibaren toplu taşıma (TT) alanında yapay sinir ağları (YSA) ile yapılan çalışmaların kapsamlı bir taramasını sunmaktadır. Yapay sinir ağı ile yapılan TT uygulamaları büyük bir öneme sahiptir çünkü YSA, araştırmacılara etkin bir şekilde tahmin, karşılaştırma ve değerlendirme yapabilme imkanı vermektedir. YSA ile uygulama yapmamış olan okuyucular için, YSA ile yapılan TT araçlarındaki çalışmaların kısa bir açıklaması çalışmaya dahil edilmiş ve detaylı bir tarama tablosu çalışma kapsamında sunulmuştur. Binden fazla çalışma incelenmiş, ancak YSA ve TT ile ilgili sadece 72 çalışmanın mevcut olduğu görülmüştür. İniş eğimli eğitimi ile çok katmanlı ileri beslemeli ağ yapısının daha çok kullanıldığı görülmüştür. Bu durumun aksine, diğer az bilinen yöntemler artma eğilimindedir. Bu çalışma, gelecek araştırma yönleri için rehberlik etmekte ve TT’ de girdinin belirlenmesi için uygulanacak yöntemleri sunmaktadır.