Trafik kaza tahmin modelleri: Erzurum ili çevre karayolları için uygulamalar
Traffic accident prediction models: applications for surrounding highways of Erzurum
- Tez No: 322600
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET TORTUM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Ulaşım, Trafik, Civil Engineering, Transportation, Traffic
- Anahtar Kelimeler: Coğrafi bilgi sistemleri, Genelleştirilmiş doğrusal modeller, Trafik kazaları, Yapay sinir ağları, Geographical information systems, Generalized linear models, Traffic accidents, Artificial neural networks
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelişmekte olan dünyada nüfusun hızla artması, teknolojik gelişim ve kentleşme, ulaştırma sistemleri olgusunu da beraberinde getirmektedir. Günümüzde ulaşım sektörü, oldukça fazla alternatif sunmasına rağmen; insanlar yoğunlukla karayolunu tercih etmektedir. Son yıllarda, ülkemizde ulusal bir problem haline gelen trafik kazaları, doğal afetlerden daha fazla sosyal ve ekonomik kayıplara neden olmaktadır. Yol güvenliğini sağlamada yapılan çalışmalar trafik kazalarını azaltmaktadır. Bunun için yapılan kaza tahmin modellerindeki çalışmalar hızla ilerlemekte, yol güvenliğini tahmin etmede matematiksel araçlar olarak tercih edilmektedirler. Bu çalışmada, karayolu güvenliğinin sağlanmasında kazalara neden olan faktörler incelenmiş ve bu faktörlerin birbiriyle ilişkilerini içine alan kaza tahmin modelleri oluşturulmuştur. Erzurum İli Trafik Bölge Müdürlüğü'nden alınan, 2005-2010 yılları arasında meydana gelen trafik kazalarının tespit tutanakları ve yolların geometrik özellikleri ile veri tabanı oluşturulmuştur. Veri tabanından elde edilen verilerle, tahmin tekniklerinde kullanılan bir araç olarak Yapay Sinir Ağları (YSA) incelenmiş ve istatistiksel bir yöntem olan Genelleştirilmiş Lineer Regresyon Analizi ile karşılaştırılmıştır. Buna ek olarak Coğrafi Bilgi Sistemleri ile çeşitli sorgulamalar yapılmıştır. Düşey kurp sayısı, Yıllık Ortalam Günlük Trafik (YOGT), yatay kurp sayısı ve yol kesim kilometresi tafik kazalarının oluşumunda anlamlı değişkenler olarak bulunmuştur. Sonuçlar, YSA modelinin klasik modellere göre Trafik Kazalarının doğrusal olmayan davranışını temsil etmede daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The population growth in developing World, technological development and urbanization is directly connected with the systems of transportation. Although transportation sector offers pretty much alternatives nowadays, people heavily prefer to highway transportation mode. In recent years, traffic accidents that cause more social and economic losses than that of natural disasters. The studies which have been done for providing road safety decrease traffic accidents. The studies of accident prediction models that are done for this reason improves rapidly and they have been preferred for predicting road safety as mathematical tools. In this study, factors which cause accidents have been investigated, for providing road safety and accident prediction models which includes relations between these factors have been established. The geometrical features of roads and traffic accident reports occurred between 2005-2010 were obtained from Directory of Erzurum Traffic Region and had been used to form the database. The obtained data from the database in this study have been investigated with Artificial Neural Networks (ANN) as tool of forecasting techniques and have been compared with statistical method, the Generalized Linear Regression Analysis. In addition to this, various investigations have been done by Geographic Information Systems. The variables, which had significant effects on traffic accident occurrence, were number of vertical curve, Annual Average Daily Traffic (AADT), number of horizantal curve, and kilometer of the highway. The results show that ANN application model is more succesful and reliable than the other classical models at non-linear reflection ability of traffic accidents.
Benzer Tezler
- Regresyon analizi ve yapay zeka yaklaşımı ile Türkiye ve seçilen bazı büyük illeri için trafik kaza tahmin modelleri
Regresion analiysis and artificial intelligence approach with traffic accident prediction models for Turkey and some chosen big cities
ERDEM DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
TrafikKırıkkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ PAYİDAR AKGÜNGÖR
- Trafik kaza analizleri ve tahmin modelleri
Analysis of traffic accidents and prediction models
NİLGÜN CAMKESEN (ÖCAL)
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZERRİN BAYRAKTAR
- Mevsimlerin Türkiye'deki trafik kazalarına etkisinin incelenmesi ve kaza tahmin modelleri
Research concerning the effects of weathers on traffic accidents in Turkey and prediction models of accidents
FEYZA MİRASYEDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ PAYIDAR AKGÜNGÖR
- Trafik kazası sayılarının zaman serisi modelleri ile tahmini: Batı Karadeniz Bölgesi örneği
Prediction of traffic accident numbers using time series analysis models: The case of the Western Black Sea Region
SERHAT TOPUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriDüzce ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN MURAT ARSLAN
- Kent içi sinyalize kavşaklarda kaza tahmin modeli
Crash prediction model at urban signalized intersections
SERDAR KISAOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ATALAY