Trafik olay yönetiminde yapay zeka tabanlı bir optimizasyon modeli ve uygulaması
An artificial intelligence based optimization model and application in traffic incident management
Yazar: MESUT ULU
Danışman: DOÇ. DR. YUSUF SAİT TÜRKAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; Trafik = Traffic

Özet:
Günümüzde hızlı nüfus artışı ve araç sayısındaki artış, büyük şehirlerde trafik sıkışıklığına ve 
kazalara neden olan önemli bir sorun haline gelmiştir. Yetersiz insan kaynakları yönetimine 
sahip geleneksel trafik kontrol sistemleri, trafik disiplinini kontrol edememekte, artan trafik 
yoğunluğuna ve trafik olaylarına neden olmaktadır. Bu nedenle trafik güvenliği, sürdürülebilir 
ulaşım gelişiminde her zaman önemli bir konu olmuştur. Trafik olay yönetimi trafik kazaları, 
yoldan çıkma, araç arızaları, engeller ve diğer olumsuz trafik olaylarına yanıt vererek bu 
olayların etkisini minimize etmek ve trafik akışını mümkün olan en kısa sürede normale 
döndürmek amacıyla tasarlanmış bir süreçtir.
Bu kapsamda tez çalışmasında trafik olay yönetimi için oluşturulan heterojen veri seti ile trafik 
olayları için etkili değişkenler belirlenmiştir. Bu değişkenler öznitelik seçiminde kullanılan 
hiperparametreler optimizasyonu GridSearchCV algoritması ile analiz edilmiştir. Değişkenler 
trafik olay süresi, yeri ve zamanına göre sınıflandırılmış ve yüksek doğruluk düzeyinde analiz 
edilmiştir. Bu kapsamda kümeleme analizi yapılarak İstanbul ilinin trafik olaylarına göre 
kümelenmiş ve küme performansları on bir farklı kümeleme performans indeksine bağlı belirlenerek bu kümeler için tahmin yapılmıştır. Kümelerde tahmin işlemi trafik olay süresi, 
trafik olay yeri (geohash alanı) ve trafik olay zamanı olmak üzere üç çıktı parametresi ile 
yapılmıştır. Tahminleme işleminde makine öğrenme algoritmaları kullanılarak performans 
indeksi yüksek olan algoritma belirlenmiştir. Çalışmada ayrıca proaktif önlem kapsamında 
trafik polisi devriye yönlendirmesi ve acil müdahalenin sağlanması, trafik sıkışıklığının, can ve 
ekonomik kayıpların azaltılması için hızlı önleme optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Bu 
sayede dinamik trafik olay riskinin azaltılması, trafik olay durumuna çözüm getirilerek 
tıkanıklık, seyahat süreleri, ve hava kirliliği (karbon emisyon miktarının) azaltılması 
hedeflenmiştir.

Abstract:
Today, rapid population growth and the increase in the number of vehicles have become an 
important problem that causes traffic jams and accidents in big cities. Traditional traffic control 
systems with inadequate human resource management fail to control traffic discipline, leading 
to increased traffic density and traffic incidents. Therefore, traffic safety has always been an 
important topic in the development of sustainable transportation. Traffic event management is 
a process designed to minimize the impact of these events by responding to traffic accidents, 
road departures, vehicle failures, obstacles and other adverse traffic events and to return traffic 
flow to normal as soon as possible.
In this scope, a heterogeneous dataset was created for traffic incident management in the thesis 
study, and effective variables for traffic incidents were determined. These variables were 
analyzed in the feature selection process using hyperparameter optimization with the 
GridSearchCV algorithm. The variables were classified based on the duration, location, and 
time of traffic incidents, and they were analyzed with a high level of accuracy. In this context, clustering analysis was conducted to cluster the traffic incidents in Istanbul province, and the 
cluster performances were determined based on eleven different clustering performance 
indexes, and predictions were made for these clusters. The prediction process in the clusters 
was performed using three output parameters: traffic incident duration, traffic incident location 
(geohash area), and traffic incident time. Machine learning algorithms were used in the 
prediction process to determine the algorithm with the highest performance index. Additionally, 
in the study, proactive measures were taken to direct traffic police patrols and ensure emergency 
response, and optimization for rapid intervention was carried out to reduce traffic congestion, 
loss of life, and economic losses. Thus, the aim was to reduce the dynamic traffic incident risk, 
provide solutions to traffic incidents, and reduce congestion, travel times, and air pollution 
(carbon emission levels).