Trafik kazalarının çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle modellenmesi
Modelling of traffic accident by multivariate statistical methods
Yazar: HALİM FERİT BAYATA
Danışman: DOÇ. DR. SİNAN HINISLIOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Tahmin modelleri = Estimation models ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; Trafik modelleme = Traffic modelling ; Çok değişkenli istatistik = Multivariate statistic ; İstatistiksel modelleme = Statistical modelling

Özet:
Türkiye'de meydana gelen trafik kazaları her geçen gün önemini korumaktadır. Kazaların oluş nedenlerini belirlemek için bazı çalışmalar yapılmakla beraber kazaların birden fazla değişkenden etkilenmesi, çok değişkenli istatistiksel analizi gerekli kılmaktadır.Bu çalışmada, Türkiye'de meydana gelen trafik kazaları, trafik kaza tutanağı verileri kullanılarak, çok değişkenli zaman serileri, temel bileşenler analizi, yapay sinir ağları, çok değişkenli regresyon analizi, poisson regresyonu yöntemleri yardımıyla analiz edilmiştir. Zaman serisi analzilerinde Box-Jenkins (ARIMA(p,d,q)) ve VAR(p), yöntemleri kullanılmıştır. Mevcut verilerden, kazaları en çok etkilediği düşünülen değişkenler ile 7 adet model oluşturulmuştur. Modellerde ARIMA(p,d,q) ve YSA yöntemleri istatistiksel olarak en anlamlı yöntemler olmuştur. Nüfus, araç sayısı, sürücü sayısı ve Ağırlıklı Ortalama Günlük Trafik (AOGT) bağımsız değişkenleri ile kaza sayısı bağımlı değişkeni arasında tek yönlü bir Granger Nedenselliği bulunmuştur. Çok değişkenli regresyonda, nüfus, araç sayısı, ve AOGT arasında yüksek korelasyon gözlemlenmiştir. Yol-km uzunluğu ve Gayri Safi Milli Hasıla (GSMH), kaza sayısını en az açıklayan bağımsız değişkenler olmuştur. Kaza sayısı tahmini modellemelerinde YSA yöntemi istatistiksel olarak en anlamlı çıkmıştır.

Abstract:
Traffic accidents occurred in Turkey is maintaining its importance each passing day. Although some studies related to the reasons of accident occurrence are performed, the multivariate statistical modeling is required since more than one variable have influence on the traffic accidents.In this study, traffic accidents in Turkey are analyzed by multivariate time series, principal component analysis, multivariate regression, Poisson regression and Artificial Neural Network (ANN) using the data obtained from traffic accident reports. Box-Jenkins and VAR(p) methods are used in time series analysis. 7 models are constructed with the variables thought to have most influence on the accidents. ARIMA(p,d,q) and ANN models are, in general, more statistically significant than the other models. It is found that there is one-way granger causality among the number of accidents, population, number of vehicle and Annually Average Daily Traffic (AADT). In the multivariate regression model, it is seen that there is high correlation among the population, number of vehicle and AADT. Highway length and Gross National Product (GNP) have least influence on the number of traffic accidents. ANN method has the most significance among multiregression model, poisson regression model and ANN model.