Trafik kazalarına yönelik erken uyarı sistemi
Early warning systems for traffic accidents
Yazar: SONER KILIÇARSLAN
Danışman: DOÇ. DR. GÜL TEKİN TEMUR ASLAN
Bahçeşehir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Erken uyarı sistemleri = Early warning systems ; Sinir ağları = Nerve net ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu çalışma, yapay sinir ağları (YSA) yardımıyla trafik kazalarında erken uyarı sistemi geliştirme amacıyla, öncelikle seçilen pilot bölgedeki trafik kazalarını tahmin eden değişkenlerin tespitini ve sonrasında bu değişkenlerin YSA aracılığıyla değerlendirilmesiyle kaza tahminini gerçekleştirecek bir model oluşturmayı amaçlamaktadır. Çalışma için, trafik kazalarını ve kazazede sayısını etkileyen değişkenlerin incelenmesi amacıyla beş farklı senaryo oluşturulmuş ve belirlenen parametrelerin kazazede sayısına etkisi incelenmiştir. Araştırmanın birinci bölümünde, trafikte erken uyarı sisteminin önemine ilişkin trafik kaza sayısı ve kaza oluş türleri, akıllı şehir ve yapay sinir ağlarına ilişkin genel bilgiler verilmiştir. Araştırmada incelemelerin hangi işlemlerle gerçekleştirildiğinde ilişkin bilgiler yöntem bölümünde ele alınmıştır. Araştırmanın bulgular bölümünde, oluşturulan beş senaryoda elde edilen çıktılar ve korelasyon değerleri verilmiştir. Beş senaryonun incelenmesi sonucunda elde edilen korelasyon değerlerinin 0,70 ile 0,86 aralığında olduğu saptanmıştır. Elde edilen bulguların literatürle karşılaştırılmasına ilişkin değerlendirme, araştırmanın sonuç bölümünde yer almaktadır. Araştırmada elde edilen sonuçların, trafikte kaza tahmin sisteminin geliştirilmesinde ve sistemin oluşturulmasında temel alınacak değişkenlerin belirlenmesine katkı sunması beklenmektedir. İleri çalışmalarda pilot bölgelerin arttırılabileceği ve ele alınan çıktıların genişletilebileceği düşünülmektedir.

Abstract:
This study aims to determine the variables predicting the traffic accidents in the pilot selected region through artificial neural networks in order to develop an early warning system in traffic accidents. For this study, five different scenarios have been created in order to examine the variables affecting traffic accidents and the number of survivors, and the effect of the determined parameters on the number of survivors was examined. In the first part of the study, general information about the number of accidents and types of accidents, smart city and artificial neural networks are given. Information about the procedures in which the examinations are carried out are included in the methodology section. The findings and correlation values of the five scenarios are given in the findings section of the thesis. The correlation values obtained from the five scenarios were found to be between 0.70 and 0.86. The evaluation of the findings compared with the literature is given in the conclusion section of the research. The results of the study are expected to contribute to the determination of the variables that will be the basis for the development of early warning system in traffic. In further studies, it is thought that pilot regions can be increased and considered outputs can be expanded.