Araç kaza verilerine dayalı trafik kaza süresinin tahmini
Prediction of the traffic accident duration based on vehicle accident data
- Tez No: 850843
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ADAK, DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ulaşım, Trafik, Kazalar, Transportation, Traffic, Accidents
- Anahtar Kelimeler: Kara yolu ulaşımı, Trafik kazaları, Trafik tıkanıklığı, Veri madenciliği, Şehiriçi ulaşım, Land transportation, Traffic accidents, Traffic congestion, Data mining, Urban transport
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Akıllı Ulaşım Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Akıllı Ulaşım Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu doktora tezinin amacı İstanbul'daki trafik kaza verilerine dayalı olarak trafik kaza süresini tahmin etmek ve kaza süresini etkileyen temel faktörleri belirlemektir. Tez çalışmasında İstanbul Büyükşehir Belediyesi ve Emniyet Genel Müdürlüğü kurumlarından elde edilen İstanbul'a ait kaza bilgisi veri setleri kullanılmıştır. Veriler, veri madenciliği kapsamında incelenmiştir. Ayıklanan veri setine istatistik testleri ve makine öğrenmesi algoritmaları uygulanarak trafik kaza süresi tahmini gerçekleştirilmiştir. Elde edilen makine öğrenmesi eğitim sonuçlarına göre en başarılı algoritma R-Kare: 0.85 ile Topluluk Ağacı olurken, test sonuçlarına göre en başarılı algoritma R-Kare: 0.91 ile Sinir Ağları olmuştur.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to predict the traffic accident duration based on traffic accident data in Istanbul and to identify the main factors affecting the accident duration. The accident data sets obtained from Istanbul Metropolitan Municipality and General Directorate of Security are used in this study. The data were analyzed within the scope of data mining. Statistical tests and machine learning algorithms were applied to the extracted data set and prediction of traffic accident duration was performed. According to the machine learning training results, the best model is Ensemble Tree with R-Square: 0.85 and according to the test results, the best model is Neural Networks with R-Square: 0.91.
Benzer Tezler
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- A Decision support system for planning standby garbage collection trucks
Yedek çöp toplama kamyonlarının planlanması için bir karar destek sistemi
GÜLSER HACISALİHOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ
- Türkiye trafik düzeninde kazaların azaltılması açısından yeni trafik kanunu uygulaması ile ilgili sorunlar ve çözüm yolları
Başlık çevirisi yok
ERDAL UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
UlaşımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. RIDVAN EGE
- Kalıp hazırlama teknikleri dersinde ders araçlarının öğrenci başarısına etkisi
Başlık çevirisi yok
FATMA BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiGiyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HIFZI DOĞAN