Makine öğrenmesi yöntemleri ile yaralanmalı trafik kazalarının analizi: Adana örneği
Bu çalışmada, Adana ilinde 2005 ile 2014 yılları arasında meydana gelen yaralanmalı trafik kazalarına ait aylık bazdaki sayısal veriler ile aynı yıllara ait aylık bazdaki meteorolojik verilerden oluşturulan bir veri kümesi kullanılarak yaralanmalı kaza sayısı ve yaralı sayısı tahmini yapacak modelle...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2018-04-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/36922/419712?publisher=pamukkale |
| _version_ | 1797907896667734016 |
|---|---|
| author | Cevher Özden Çiğdem Acı |
| author_facet | Cevher Özden Çiğdem Acı |
| author_sort | Cevher Özden |
| collection | DOAJ |
| description | Bu
çalışmada, Adana ilinde 2005 ile 2014 yılları arasında meydana gelen
yaralanmalı trafik kazalarına ait aylık bazdaki sayısal veriler ile aynı
yıllara ait aylık bazdaki meteorolojik verilerden oluşturulan bir veri kümesi
kullanılarak yaralanmalı kaza sayısı ve yaralı sayısı tahmini yapacak modeller
geliştirilmiştir. Tahmin modellerinde, İleri Beslemeli Çok Katmanlı Yapay Sinir
Ağı (İBÇK-YSA), Fonksiyon Uydurma Yapay Sinir Ağı (FU-YSA), Genelleştirilmiş
Regresyon Yapay Sinir Ağı (GR-YSA), Regresyon Ağacı (RA), Destek Vektör
Makinesi (DVM) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) Analizi yöntemleri
kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, DVM yönteminin her iki tahmin senaryosunda
da en başarılı sonuçları verdiği görülmüştür. Yaralanmalı Kaza Sayısı
tahminlerinin RA yöntemi dışında Yaralı Sayısı tahminlerinden daha başarılı
olduğu saptanmıştır. Ayrıca, önceki yıllarda gerçekleşen kazalara ait yol ve
hava verilerini kullanarak gelecek yıllar için uygun önlemler almanın mümkün
olduğu sonucuna varılmıştır. |
| first_indexed | 2024-04-10T10:44:05Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-209109f6890c4860b4b28a314722f8b3 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1300-7009 2147-5881 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T10:44:05Z |
| publishDate | 2018-04-01 |
| publisher | Pamukkale University |
| record_format | Article |
| series | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| spelling | doaj.art-209109f6890c4860b4b28a314722f8b32023-02-15T16:20:22ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812018-04-01242266275218Makine öğrenmesi yöntemleri ile yaralanmalı trafik kazalarının analizi: Adana örneğiCevher ÖzdenÇiğdem AcıBu çalışmada, Adana ilinde 2005 ile 2014 yılları arasında meydana gelen yaralanmalı trafik kazalarına ait aylık bazdaki sayısal veriler ile aynı yıllara ait aylık bazdaki meteorolojik verilerden oluşturulan bir veri kümesi kullanılarak yaralanmalı kaza sayısı ve yaralı sayısı tahmini yapacak modeller geliştirilmiştir. Tahmin modellerinde, İleri Beslemeli Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı (İBÇK-YSA), Fonksiyon Uydurma Yapay Sinir Ağı (FU-YSA), Genelleştirilmiş Regresyon Yapay Sinir Ağı (GR-YSA), Regresyon Ağacı (RA), Destek Vektör Makinesi (DVM) ve Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) Analizi yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, DVM yönteminin her iki tahmin senaryosunda da en başarılı sonuçları verdiği görülmüştür. Yaralanmalı Kaza Sayısı tahminlerinin RA yöntemi dışında Yaralı Sayısı tahminlerinden daha başarılı olduğu saptanmıştır. Ayrıca, önceki yıllarda gerçekleşen kazalara ait yol ve hava verilerini kullanarak gelecek yıllar için uygun önlemler almanın mümkün olduğu sonucuna varılmıştır.http://dergipark.org.tr/pajes/issue/36922/419712?publisher=pamukkaleTraffic accidentPrediction modelMachine learningTrafik kazasıTahmin modeliMakine öğrenmesi |
| spellingShingle | Cevher Özden Çiğdem Acı Makine öğrenmesi yöntemleri ile yaralanmalı trafik kazalarının analizi: Adana örneği Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Traffic accident Prediction model Machine learning Trafik kazası Tahmin modeli Makine öğrenmesi |
| title | Makine öğrenmesi yöntemleri ile yaralanmalı trafik kazalarının analizi: Adana örneği |
| title_full | Makine öğrenmesi yöntemleri ile yaralanmalı trafik kazalarının analizi: Adana örneği |
| title_fullStr | Makine öğrenmesi yöntemleri ile yaralanmalı trafik kazalarının analizi: Adana örneği |
| title_full_unstemmed | Makine öğrenmesi yöntemleri ile yaralanmalı trafik kazalarının analizi: Adana örneği |
| title_short | Makine öğrenmesi yöntemleri ile yaralanmalı trafik kazalarının analizi: Adana örneği |
| title_sort | makine ogrenmesi yontemleri ile yaralanmali trafik kazalarinin analizi adana ornegi |
| topic | Traffic accident Prediction model Machine learning Trafik kazası Tahmin modeli Makine öğrenmesi |
| url | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/36922/419712?publisher=pamukkale |
| work_keys_str_mv | AT cevherozden makineogrenmesiyontemleriileyaralanmalıtrafikkazalarınınanaliziadanaornegi AT cigdemacı makineogrenmesiyontemleriileyaralanmalıtrafikkazalarınınanaliziadanaornegi |