NEURAL NETWORKS AND MULTIVARIATE STATISTICAL METHODS IN TRAFFIC ACCIDENT MODELING

Autor: Bayata, Halim Ferit, Hattatoğlu, Fatih
Přispěvatelé: Dr. Öğr. Üyesi Recep GÜLMEZ, EBYÜ, Mühendislik Fakültesi
Jazyk: turečtina
Rok vydání: 2011
Předmět:
Popis: Kaza sayılarının ceza alan sürücü sayıları dikkate alınarak modellenmesinde, cezaların kazaları azaltıcı bir gücünün olup olmadığı istatistiksel olarak değerlendirilmektedir. Ayrıca farklı yöntemler kullanılarak istatistiksel yöntemlerin karşılaştırılmaları da yapılmaktadır. Genel bir literatür araştırmasında, kaza modelleme çalışmaları için kaza sayısı genellikle bağımlı değişken olarak seçilmektedir (Bayata ve Hınıslıoğlu 2009). Delen vd (2003), Yapay Sinir Ağları (YSA) yardımıyla sürücü karakteristiklerinin çevresel faktörlerin ve yol şartlarının kaza anındaki rolünü modellemeye çalışmıştır. Ozgan (2008) çalışmasında, karayolunda kullanılan araç tipleri ile kaza sonuçları arasındaki ilişkiyi lineer regresyon modeli ile ifade etmiştir. Türe (2008) çalışmasında, poisson ve negatif binomial (NB) regresyon yöntemlerinin kaza analizinde daha çok kullanıldığını belirtmiştir. Trabzon bölünmüş karayolunda yapmış olduğu çalışmada hız ve kavşak sayısının kaza sayısını azaltıcı bir rol oynadığını tespit etmiştir. Nakatsyii (1989), Altun vd.(2005) yapay sinir ağları yardımıyla trafik akım kontrolü isimli bir çalışma yaparak, sürücülerin karakteristik özellikleri (yaş, cinsiyet, alkol durumu, emniyet kemeri), araç tipi, hız, bölge özellikleri, aydınlık durumu gibi değişkenleri girdi katmanında, kazanın hasarsız, hafif hasarlı, orta şiddetli, ağır ve ölümcül olup olmadıklarını çıktı katmanında kabul eden bir model oluşturmuşlardır. Veriler yapay sinir ağları, bulanık mantık ve probit model ile modellenmiş ve yöntemler kıyaslanmıştır. Akgüngör vd 2010 çalışmasında farklı yöntmeler kullanılarak kaza tahmin modelleri geliştirmiştir. Özellikle nüfus, araç sayısı ve kaza sayısını değişken olarak almış YSA, regresyon analizi ile modellemiştir. Regresyon analizinde üstsel bir fonksiyon olan Smeed Modelini kendi verilerine uygulamıştır .
Türkiye’de trafiğe kayıtlı araç sayısı 15 milyon ve sürücü sayısı ise 18 milyonun üzerindedir. Türkiye’de 1.2 Milyonun üzerinde ölümlü, yaralanmalı ve maddi hasarlı trafik kazası meydana gelmektedir. Bu çalışmada, 1974–2007 yılları arasındaki ceza alan sürücü sayıları ile kaza sayıları dikkate alınarak, çok değişkenli istatistiksel analiz (ÇDR) ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemleri ile modelleme yapılmıştır. Ceza alan sürücülerin sayısının artması, kaza sayılarında bir azalma göstermemiş aksine artış olabileceği tespit edilmiştir. İstatistiksel değerlendirmelerde, YSA’nın ÇDR’ye göre daha yüksek bir R2 değeri olduğu ve ortalama karesel hatasının da (OKH) minimum olduğu bulunmuştur. Bu sonuçlara göre YSA yöntemi istatistiksel olarak daha başarılı bir yöntem olarak kabul edilmiştir.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: