Geri Dön

Kümeleme yöntemlerinin trafik kaza analizinde kullanılması: Mersin örneği

Application of clustering methods in traffic accident analysis: Mersin case study

  1. Tez No: 720001
  2. Yazar: GİZEM YAĞBASANLAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT ÖZEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2015

    Trafikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU

  2. 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

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMunzur Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİH YÜCESAN

  3. Trafik kaza verilerinin kümeleme analizi yöntemi ile incelenmesi

    Clustering of the traffic accidents data through cluster analysis

    ALPER ŞEKERLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YETİŞ ŞAZİ MURAT

  4. Karayolu güvenliğinde esnek hesaplama tekniklerinin kullanılması

    The use of soft computing methods in roadway safety

    EMRE TERCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve FotogrametriErciyes Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN BEŞDOK

  5. 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

    İngilizce

    2013

    UlaşımUniversity of London - University College London

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAO CHENG