Ankara'da şehir içinde meydana gelen trafik kazalarının analizi, kritik noktaların belirlenmesi ve bir yapay sinir ağı ile modellenmesi
The analysis of accidents that happened in the city of Ankara, determination of risky points and modelling with an artificial neural network
Yazar: UĞUR YILDIRIM
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR ÖZCAN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Kazalar = Accidents
Dizin: Elektronik seyir haritaları = Electronic navigation system ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; Uygulama yazılımı = Application software ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tez kentleşmenin olumsuz boyutlarından biri olarak her geçen gün artan trafik kazalarına çözüm olabilecek, alternatif güzergâh seçeneği sunan bir yapay sinir ağı modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda, Ankara ili örneğinde trafik kazalarını azaltacak ileri beslemeli bir yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Bu model oluşturulurken Emniyet Genel Müdürlüğü'nden temin edilen 2008,2009 ve 2010 yıllarında Ankara il sınırları içinde meydana gelen kaza tespit tutanakları temel olarak alınmış, risk analizi yapılmış ve riskli noktaları tespit etmek için yapay zekâ teknikleri uygulanmıştır. Bu model vasıtasıyla, hava, yol ve araç koşulları göz önüne alınmak suretiyle, sürücünün ulaşmak istediği konuma kadar olan güzergâhtaki riskli noktalar sürücünün bilgisine sunulmuş ve alternatif güzergâhları seçmesine olanak tanınmıştır. Model oluşturulurken MATLAB R2013a yazılımı ve özellikle bu yazılımdaki Levenberg-Marquardt öğrenme algoritmasına göre çalışan ağ eğitim algoritması kullanılmıştır. Risk kriterleri oluşturulduktan sonra, bu algoritma kullanılarak eğitim ve test süreçlerinden geçirilmiş verilerin %95'in üzerinde bir doğrulama oranına sahip olduğu gözlenmiştir. Çalışma kapsamında Google Maps teknolojisinin harita gösterme, harita üzerine işaret noktası ekleme ve rota hesaplaması özelliklerinden faydalanılarak görsel olarak sürücünün daha az riskli güzergâhlara yönlendirilmesi sağlanmıştır.

Abstract:
This thesis aims to develop an artificial neural network model to address one of the negative aspects of urbanization, namely, the ever-increasing traffic accidents. For that purpose a feed forward model of artificial neural network has been created for the specific case of Ankara. In the construction of this model, the reports of accidents that occurred within the provincial limits of Ankara during the 2008-2010 period have been taken as the basis for our project, a risk analysis has been conducted and the techniques of artificial intelligence have been used to determine the risky zones. These reports have been obtained from the General Directorate of Security. The model takes the weather, road and vehicle conditions into consideration and provides the driver with a list of risky points on the route to the point of destination; s/he is also allowed to choose an alternative route. In creating the model, R2013a freeware version of MATLAB software and especially the Levenberg-Marquardt algorithm has been used. Since it has been proven that this algorithm has a very high percentage of success, this type of algorithm has been chosen to train and test the data. Our results have shown 95 percent confidence level. As part of our research, various functions of Google Maps technology such as mapping, placing marker and route-calculating have also been used as a visual guidance interface in order to figure out the routes of minimum risk for the drivers.