Makine öğrenme yöntemleri ile trafik kazaları için risk tahmini yapabilen web tabanlı bir yazılım
Web based software capable of risk prediction for traffic accidents with machine learning methods
Yazar: TARIK KAYA
Danışman: PROF. DR. HALİL İBRAHİM BÜLBÜL
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Trafik = Traffic
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Günümüzde, ulaşım ve özellikle karayolu taşımacılığı en önemli ihtiyaçlardan biridir.
Bununla birlikte, giderek artan araç sayısı ve araç kullanımının yaygınlaşması nedeniyle
trafik sıkışıklığı ve trafik kazaları da her geçen gün sıkça karşılaşılan bir sorun olmaya
devam etmektedir. Ülkemizde trafik kazaları ile ilgili veriler farklı kurum ve kuruluşlar
tarafından kayıt altına alınmakta ve istatistikî sonuçlar türetilmesi için kullanılmaktadır. Bu
verileri kullanarak kazalara karşı bazı önleyici tedbirlerin geliştirilmesi de mümkündür. Bu
amaca yönelik olarak tez çalışmasında, SBM (Sigorta Bilgi Merkezi) tarafından kayıt altına
alınmış 5000 adet maddi hasarlı trafik kazası verisine makine öğrenmesi teknikleri
uygulanarak kaza riskini hesaplayan ve kaza riski tahmininde bulunan web etkileşimli
dinamik bir sistem gerçekleştirilmiştir. Çalışmada öncelikle farklı makine öğrenme
teknikleri test edilerek performansları karşılaştırılmış ve en uygun sonucu veren algoritma
belirlenmiştir. Sonraki aşamada ise bu algoritmayı kullanarak kaza riski tahmini yapabilen
bir web ara yüzü geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulama ile kullanıcının bulunduğu konum
yazılım tarafından otomatik olarak tespit edilebilmekte ve buna göre ilgili güzergâhtaki
meteorolojik koşullar ve önceden gerçekleşmiş kaza bilgilerine göre kullanıcıya dinamik
uyarılar verilebilmektedir. Sunulan uygulama, trafik kaza verilerine makine öğrenme
yöntemlerinin uygulanması ile metodolojik bir yenilik içermekte olup geliştirmeye açık
birçok yönü de bulunmaktadır.

Abstract:
Nowadays transport, especially road transport is one of the most important requirement.
However, traffic jams and traffic accidents continue to be a problem frequently
encountered due to increasing number of vehicles and its widespread use. In our country
data concerning traffic and traffic accidents is recorded by several institutions and it is
used to reproduce statistical results. It is possible to develop some preventive measures
against traffic accidents by using this recorded data. In the thesis, it has been developed
dynamic web based software, which calculates and predicts the traffic accident risk by the
method of machine learning that were applied to 5000 property damaged traffic accident
data provided by the Insurance Information Center (IIC). In the study, as a first several
machine learning techniques were tested and the results were compared. Then, the
algorithm giving the most appropriate results was determined. Next step was to develop
a web interface predicting traffic accident risk. With this application, driver location could
be detected automatically and dynamic alerts could be ensured to him by the use data
concerning meteorological conditions through the itinerary and data regarding traffic
accident happened before. Presented application includes methodological innovations
and also it has many features that can be improved.