Regresyon analizi ve yapay zeka yaklaşımı ile Türkiye ve seçilen bazı büyük illeri için trafik kaza tahmin modelleri

Abstract

Bu tez çalısmasında, Türkiye'de meydana gelen trafik kazaları ve bukazalar sonucunda meydana gelen yaralı ve ölü sayılarını tahmin edenmodeller gelistirilmistir. Modelleri gelistirmek için 1986?2000 yılları arasındakalan veriler, gelistirilen modelleri testi etmek için ise 2000?2005 yıllarıarasındaki veriler kullanılmıstır. Nüfus (P) ve motorlu araç sayıları (N)modellerde kullanılan bağımsız değiskenler olurken, bağımlı değiskenlerolarak da sırası ile kaza (C), ölü (D) ve yaralı sayıları (I) alınmıstır. Modellergelistirilirken üç ayrı teknik kullanılmıs olup, bunlar: I) Smeed ve Andreassenmodel formlarını gelistirmek için kullanılan Regresyon Analizi, II) Yapay SinirAğları, III) Genetik Algoritma Teknikleridir. Her üç teknik kullanılarakgelistirilen modeller 5 yıllık dönemde ortama karesel hatalar (OKH) yöntemiile karsılastırılmıstır.Türkiye ve bazı seçilen büyük sehirleri için gelistirilen modellerkarsılastırıldığında yapay zeka tekniği kullanılarak ortaya çıkan modellerinçok daha küçük hatalarla sonuca yaklastığı gözlenmistir. Ayrıca araçsayılarının değisimine bağlı ?ki senaryo dahilinde tahminler yapılmıstır. ?lksenaryoda eski araç sayıları verileri kullanılarak olusturulan eğriye uygunolarak araç sayısının arttığı düsünülmüstür. ?kinci senaryoda ise kisi basınadüsen araç sayısının, 0.4 olacağı düsünülmüstür. Belirtilen iki senaryodahilinde 2015 yılına kadar kaza (C), yaralı (I) ve ölü (D) sayılarının tahminiyapılmıstırAnahtar Kelimeler: Kaza Tahmin Modelleri, Smeed, Andreassen, YapaySinir Ağları, Genetik Algoritma, Türkiye

In this thesis, different accident prediction models were developed forestimating the number of traffic accidents, injuries and deaths in Turkey. Thedata between 1986 and 2000 were used to develop the accident predictionmodels, and data between 2001 and 2005 were utilized for testing themodels. In all developed models, population (P) and number of motorizedvehicles (N) are used as independent variables, while the number ofaccidents (C), deaths (D) and injuries (I) are selected as dependentvariables. three different techniques were used employed in modeldevelopment; 1) Regression Analysis for Smeed and Andreassen modelforms, 2)Artificial Neural Network and 3) Genetic Algorithm Technique. Theperformance of the proposed models were evaluated with mean square error(MSE). It is shown that the model developed using artificial intelligencetechnique produced better results with relatively small errors. Additionally twoscenarios were presented for Turkey with various vehicle numbers. In thefirst scenario; number of vehicle increase with the ratio computed from thecurrent data, In the second scenario, number of vehicles per capita isassumed to reach 0.40. In both scenarios, number of accidents (C), Injuries(I) and deaths (D) were forecast until 2015.Key Words: Accident Prediction Models, Smeed, Andreassen, ArtificialNeural Network, Genetic Algorithm, Turkey