Mekânsal zekâ yaklaşımıyla trafik kazalarının tahmin edilmesine yönelik analiz geliştirilmesi, Kocasinan örneği
Developing analysis for prediction of traffic accidents through spatial intelligence approach, example of Kocasinan
- Tez No: 685436
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDURRAHMAN EYMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Trafik, Geodesy and Photogrammetry, Traffic
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Trafik kazaları küresel bir problemdir. Her yıl dünya genelinde yüzbinlerce can ve mal kaybına sebep olmaktadır. Hayatın olağan akışı içerisinde her an her insanın maruz kalabileceği bir durumdur. Trafik kazalarının yaşandığı ilk günlerden bu güne kadar her sene trafik kazalarının önlenmesi ile ilgili psikolojik, sosyolojik ve teknik birçok çalışma yapılmaktadır. Konu ile ilgili bu kadar çok çalışma yapılmış olmasına rağmen bu durumun çok dinamik ve değişken olması yüzündendir. Değişen çevre koşulları, değişen yollar, değişen araçlar, yeni geliştirilen sürüş teknikleri trafik sisteminin dinamik olmasının başlıca sebeplerindendir. Ülkemizde trafik kazalarının engellenmesine yönelik çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında trafik kazalarının önlenmesine yönelik kaza kara noktalarının belirlenmesi DBSCAN kümeleme algoritması ve manuel kümeleme yöntemi kullanılarak tespit edilmiştir. Tespiti yapılan kazaların gerçekleştiği fiziki koşullar göz önünde bulundurularak Naive Bayes kümeleme yöntemiyle gelecekte meydana gelebilecek kazaların hangi koşullar altında nerede yaşanabileceğinin tahmini yapılmıştır. Verilerin görsel analizi ve işlenmesi için Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) tabanlı açık kaynak kodlu QGIS yazılımı ve açık kaynak kodlu Python yazılım dili kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Traffic accidents have been a global problem. Every year, it causes hundreds of thousands of loss of life and property worldwide. It is a situation that anyone can be exposed at any time in the natural flow of the life. Many psychological, sociological and technical studies have been carried out every year on the prevention of traffic accidents since the first day of traffic accidents. Studies are still being done despite the fact that there are so many studies, because this situation is very dynamic and variable. Changeable environmental conditions, changing roads and vehicles, newly built driving techniques are the main reasons why the traffic system is dynamic. Various studies are carried out in our country for the purpose of preventing traffic accidents. In this study, accident black spots for the purpose of preventing of traffic accidents were detected by using DBSCAN clustering algorithm and manual clustering method. Considering the physical conditions in which the detected accidents occurred, It has been estimated where and under which conditions the accidents that may occur in the future will occur by the Naive Bayes clustering method. The Geographical Information System-based open source QGIS programme was benefited for the visual analysis of the datas. Besides the open source code Python was used for the analysis and processing of the datas.
Benzer Tezler
- Optimization in spatial planning from generative design approach: The application for Göktürk, Istanbul
Üretken tasarım yaklaşımıyla mekansal planlamada optimizasyon: Göktürk, İstanbul uygulaması
MERVE DENİZ TAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİYE AHU GÜLÜMSER
- İnsan-bilgisayar etkileşimli ortamda genel amaçlı bir mekan tasarım modeli
Başlık çevirisi yok
ARZU ERDEM
- İşitsel peyzajda ses çevresi memnuniyet düzeyinin bulanık mantık ile tahmin edilmesi: Diyarbakır Suriçi uygulaması
Prediction of sound environment pleasantness level by fuzzy logic in the soundscape: Diyarbakir Surici application
DERYA ÇAKIR AYDIN
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Coğrafı̇ bı̇lgı̇ teknolojı̇lerı̇ ı̇le akıllı şehı̇r tasarımı
Designing geographic information system framework for smart cities
ABDULLAH SAİD TÜRKSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU