Türkiye karayollarında kazalarda meydana gelen ölüm sayısının tahmin modellerinin oluşturulması

Abstract

Türkiye karayollarında meydana gelen trafik kazaları ve bu kazalar neticesinde oluşan ölü sayısı tahmin modelleri geliştirilmektedir. Tahmin modelleri geliştirilirken 1970-2007 yılları arasındaki demografik ve trafik verilerinden yararlanılmaktadır. Bu veriler; nüfus (N), taşıt sayısı (TS), taşıt kilometre (TK), sürücü sayısı (SS) ve ölüm sayısı (ÖS) makro değişkenleridir. İlk önce bu değişkenler ve değişkenlerden türetilmiş veriler grafik ortamında yorumlanmaktadır. Kullanılan değişkenlerden N, TS, TK ve SS bağımsız değişken olarak kabul edilmekte, ÖS ise bağımlı değişken kabul edilerek tahmin modelleri oluşturulmaktadır. Modeller geliştirilirken iki ayrı teknik kullanılmaktadır. Bunlardan birincisi, Smeed tarafından kullanılan Logaritmik Regresyon (LR) yöntemi, ikincisi ise Yapay Sinir Ağları (YSA) teknikleridir. Kullanılan teknikler ve oluşturulan modellerin performanslarının karşılaştırılması için, korelasyon katsayısı (Rkare), yüzde hataların ortalaması (YHO) ve hataların kareleri ortalaması (HKO) yöntemleri kullanılmaktadır. Logaritmik regresyon yöntemi ile gerçek değerler kullanılarak oluşturulan performans değeri en yüksek modelin NTKSS olduğu görülmektedir. Bu modelin korelasyon katsayısı 0,78 değerinde, hatalarını karesi ortalaması değeri 280 790 değerinde çıktığı görülmektedir. Logaritmik regresyon kullanılarak gerçek değerlerin logaritması alınarak oluşturulan performans değeri en yüksek model ise NTSTKSS çıkmaktadır. Bu modelin korelasyon katsayısı 0,86, hatalarının karesi ortalaması değeri ise 154 177 değerinde olduğu görülmektedir. YSA tekniği ile tarihsel veri seti belirtilerek oluşturulan performans değeri en yüksek model TKSS çıkmaktadır. Bu modelin korelasyon katsayısı 0,906 ve hatalarının karesi ortalaması değeri 90 365 değerinde çıkmaktadır. YSA ile veri setleri rastgele seçilerek oluşturulan performans değeri en yüksek modelin ise TKSS çıktığı görülmektedir. Bu modelin korelasyon katsayısı 0,95 ve hatalarının kareleri ortalaması değeri 101 223 değerinde olduğu görülmektedir. Yapılan karşılaştırmalar sonucunda YSA ile oluşturulan modellerin LR ile düzeltilen ve geliştirilen modellerden çok daha küçük hatalarla sonuca ulaştığı görülmektedir.

The traffic accidents which occur in Turkey and the result of the accidents also the death models are leading to predictions of the model. Researches benefit from the demographic and the traffic datum while this models improving. These data?s consist population (P), registered number of vehicle (VN), vehicle-km (VK), Number of Drivers (DN), Number of Deaths (ND). At first, these variables and datas derived from these variables interpreted from graphical ambience. Variable that is accepted and independent are P, WN, WK and DN whereas, the dependent and changeable predictions accepted are DN, AN and IN. While models are developing, two different techniques are used. The first of which is LR that used by Smeed, second one is ANN technique. The methods used for the comparison are; Coefficient correlation (CC), the Average Rate of Errors (ARE) and the Average Errors Checked (AEC).Created performance numbers that using real numbers with logharitmic regression model display that the most high model is PWKDN. It seemed that correlation coefficient of this model is 0,78 ; average square errors is 280 790. Using logharitmic regression by taking the logarithm of real value, the best performance model is PWNWKDN. It seemed that correlation coefficient of this model 0,86; average square errors is 154 177. Historical data sets are created by specifying performance model by using ANN technique, maximum model is WKDN. It seemed that correlation coefficient of this model 0,906, average square errors is 90 365. Randomly selected data sets created for the highest performance model is WKDN by using ANN. It seemed that correlation coefficient of this model 0,95; average square errors is 101 223. The result of comparisons that, generated models by using ANN technique is more reliable than LR technique.