Kent içi yol segmentlerinde yaya-araç kazalarına etki eden faktörlerin coğrafi bilgi sistemleri tabanlı analizi: Adana örneği
Geographic information system-based analysis of factors affecting pedestrian-vehicle accidents in urban road segments: Adana case
Yazar: BURAK YİĞİT KATANALP
Danışman: PROF. DR. FARUK FIRAT ÇALIM
Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation

Özet:
Bu çalışmada kent içi yol segmentleri üzerinde, yaya güvenliğinin arttırılmasına yönelik, yaya- araç kazalarının oluşumuna etki eden faktörlerin tespit edilmesi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri yardımı ile tespit edilen kritik yol segmentleri üzerinde gerçekleştirilen risk analizinde farklı makine öğrenmesi tekniklerinin model performanslarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda Emniyet Genel Müdürlüğü'nden alınan Adana ili 2013-2017 yılları trafik kaza verileri detaylı analiz edilerek yol segmentleri üzerinde gerçekleşmiş tek araç-tek yaya kazaları pik saatlere göre ayrılmıştır. 4 pik saat türü için tek araç-tek yaya kazaları Coğrafi Bilgi Sistemleri platformunda haritalanmış ve Düzlemsel Kernel Yoğunluk Analizleri gerçekleştirilmiştir. Analizler sonucunda kritik olarak tespit edilen yol segmentlerinde; yol geometrisi ve yol özellikleri, trafik karakteristikleri, yapılı çevre ve arazi kullanımı başlıkları altında 13 farklı faktöre ait veriler yerinde gözlemler ve ölçümler ile elde edilmiş ve bu faktörlerin yaya güvenliğine etkisi C4.5 Karar Ağacı Algoritması, Çok Katmalı Algılayıcı ve Çevrilmiş Bulanık-Karar modeli ile değerlendirilmiştir. Çalışmanın sonucunda toplu taşıma yüzdesi, yol tipi, hız, arazi kullanım, parklanma ve pik saat tipi faktörlerinin kent içi yol segmentlerinde yaya güvenliği açısından yüksek etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Modellerin performansları karşılaştırıldığında en yüksek performansı %61.42 doğruluk ve %58.31 ağırlıklı ortalama F1-Skoru değerleri ile hibrit Çevrilmiş Bulanık-Karar modelinin gösterdiği görülmüştür. Elde edilen bu sonuçlar ışığında hibrit modellerin kaza analizlerinde kullanılması önerilmektedir.

Abstract:
In this study, to improve the pedestrian safety, it was aimed to determine the factors that affect the occurrence of pedestrian-vehicle accidents on urban road segments and to evaluate the model performances of different machine learning techniques in risk analysis performed on critical road segments which were determined with the help of Geographic Information Systems. For this purpose, the traffic accident data of Adana province taken from the General Directorate of Police in 2013-2017 were analyzed in detail and the single vehicle-single pedestrian accidents that occurred on the road segments were separated according to peak hours. Single vehicle-single pedestrian accidents were mapped in the Geographic Information Systems for 4 peak hour types and Planar Kernel Density Analysis was performed. In the road segments that are critically identified as a result of the analyses; data including 13 different parameters on road geometry and road characteristics, traffic characteristics, the built environment, and land use were obtained through on-site observations and measurements. The effect of the parameters on pedestrian safety was evaluated with the C4.5 Decision Tree model, Multilayer Perceptron and Converted Fuzzy-Decision model. As a result of the study, it was determined that the percentage of public transport, road type, speed, land use, parking and peak hour type parameters have a high impact in terms of pedestrian safety in urban road segments. When the performances of the models were compared, it was seen that the hybrid Converted Fuzzy- Decision model showed the highest performance with 61.42% accuracy and 58.31% weighted average F1-Score. In light of these results, it is recommended to use hybrid models in accident analysis.