Kümeleme yöntemlerinin trafik kaza analizinde kullanılması: Mersin örneği
Application of clustering methods in traffic accident analysis: Mersin case study
- Tez No: 720001
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT ÖZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Trafik kazaları dünya genelinde ölüm ve yaralanmaların başlıca sebeplerinden biri haline gelmiştir. Trafik kazalarına neden olan faktörlerin belirlenmesi muhtemel kazaların oluşumunun engellenmesi açısından önem arz etmektedir. Bu amaçla trafik kazası analizleri yapılmaktadır. Bu çalışmada Mersin ilinde 2015-2017 yılları arası meydana gelen 16.097 ölümlü/yaralanmalı trafik kazasına ait veriler kullanılmıştır. Bu trafik kazası verilerine kümeleme analizleri uygulanarak trafik kazalarının yoğunlaştığı bölgeler tespit edilmiştir. Veriler ölümlü, yaralanmalı, zaman dilimlerine göre, devrilme/savrulma ve çok araçlı kazalar olarak çeşitli seviyelerde 5 gruba ayrılarak en yakın komşuluk kümeleme yöntemi ve Kernel yoğunluk yöntemi uygulanarak sonuçlar elde edilmiştir. Analizlerin yapılması için için CrimeStat 3.3 ve ArcMap 10.5 programları kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde kullanılan yöntemlerden birinin diğerine göre daha iyi olduğu söylenememektedir. Her iki yöntemde de aynı kaza yoğunlaşma bölgeleri tespit edilmiştir. Şehir merkezinde yer alan Gazi Mustafa Kemal Bulvarı, Okan Merzeci Bulvarı ve Tarsus ilçesinde yer alan Sait Polat Bulvarı üzerinde yer alan kavşak noktalarının tüm seviyelerdeki analizlerde trafik kazası yoğunlaşma bölgeleri olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Traffic accidents are one of the world-leading causes of death and injury. Determining the factors that cause traffic accidents is important for preventing possible accidents. For this aim, traffic accident analyses are carried out. In this study, a total of 16,097 accident data belonging to fatal/injury traffic accidents that occurred in Mersin between the years 2015-2017 were studied. Clustering analyses were applied to these traffic accident data and the areas where dense accident occurrences were determined. The data were divided into 5 groups at various levels as fatal, injury, rollover/ fishtailing and multi-vehicle accidents and according to time periods, and results were obtained by applying the nearest neighbour clustering method and Kernel density method. CrimeStat 3.3 and ArcMap 10.5 programs were performed for the analysis. When the obtained results were examined, it was not observed one of the methods used is better than the other. The same areas where dense accident occurrences were determined in both methods. It has been determined that the intersections located on Gazi Mustafa Kemal Boulevard, Okan Merzeci Boulevard in the city center, and Sait Polat Boulevard in Tarsus district are traffic accident occurrences areas in all levels of analysis.
Benzer Tezler
- Multivariate and fuzzy clustering approaches to dynamic classification of traffic flow states
Çok değişkenli ve bulanık yaklaşımlarla trafik akımının dinamik sınıflandırılması
MEHMET ALİ SİLGU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Trafikİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU
- Makine öğrenme yöntemleri ile Kahramanmaraş ilindeki trafik kazası sonuçlarının analizi ve tahmin edilmesi
Analysis and estimation of traffic accident results in Kahramanmaraş with machine learning methods
HÜSEYİN BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMunzur ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH YÜCESAN
- Trafik kaza verilerinin kümeleme analizi yöntemi ile incelenmesi
Clustering of the traffic accidents data through cluster analysis
ALPER ŞEKERLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YETİŞ ŞAZİ MURAT
- Karayolu güvenliğinde esnek hesaplama tekniklerinin kullanılması
The use of soft computing methods in roadway safety
EMRE TERCAN
Doktora
Türkçe
2017
Jeodezi ve FotogrametriErciyes ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN BEŞDOK
- Spatio-temporal clustering for non-recurrent traffic congestion detection on urban road networks
Konum-zamansal kümeleme ile özgün trafik sıkışıklıklarının şehiriçi trafik ağlarında tespit edilmesi
BERK ANBAROĞLU
Doktora
İngilizce
2013
UlaşımUniversity of London - University College LondonCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAO CHENG