Trafik kaza tahmin modelleri: Erzurum ili çevre karayolları için uygulamalar
Traffic accident prediction models: applications for surrounding highways of Erzurum
Yazar: MUHAMMED YASİN ÇODUR
Danışman: DOÇ. DR. AHMET TORTUM
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Genelleştirilmiş doğrusal modeller = Generalized linear models ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Gelişmekte olan dünyada nüfusun hızla artması, teknolojik gelişim ve kentleşme, ulaştırma sistemleri olgusunu da beraberinde getirmektedir. Günümüzde ulaşım sektörü, oldukça fazla alternatif sunmasına rağmen; insanlar yoğunlukla karayolunu tercih etmektedir. Son yıllarda, ülkemizde ulusal bir problem haline gelen trafik kazaları, doğal afetlerden daha fazla sosyal ve ekonomik kayıplara neden olmaktadır. Yol güvenliğini sağlamada yapılan çalışmalar trafik kazalarını azaltmaktadır. Bunun için yapılan kaza tahmin modellerindeki çalışmalar hızla ilerlemekte, yol güvenliğini tahmin etmede matematiksel araçlar olarak tercih edilmektedirler. Bu çalışmada, karayolu güvenliğinin sağlanmasında kazalara neden olan faktörler incelenmiş ve bu faktörlerin birbiriyle ilişkilerini içine alan kaza tahmin modelleri oluşturulmuştur. Erzurum İli Trafik Bölge Müdürlüğü'nden alınan, 2005-2010 yılları arasında meydana gelen trafik kazalarının tespit tutanakları ve yolların geometrik özellikleri ile veri tabanı oluşturulmuştur. Veri tabanından elde edilen verilerle, tahmin tekniklerinde kullanılan bir araç olarak Yapay Sinir Ağları (YSA) incelenmiş ve istatistiksel bir yöntem olan Genelleştirilmiş Lineer Regresyon Analizi ile karşılaştırılmıştır. Buna ek olarak Coğrafi Bilgi Sistemleri ile çeşitli sorgulamalar yapılmıştır. Düşey kurp sayısı, Yıllık Ortalam Günlük Trafik (YOGT), yatay kurp sayısı ve yol kesim kilometresi tafik kazalarının oluşumunda anlamlı değişkenler olarak bulunmuştur. Sonuçlar, YSA modelinin klasik modellere göre Trafik Kazalarının doğrusal olmayan davranışını temsil etmede daha başarılı olduğunu göstermiştir.

Abstract:
The population growth in developing World, technological development and urbanization is directly connected with the systems of transportation. Although transportation sector offers pretty much alternatives nowadays, people heavily prefer to highway transportation mode. In recent years, traffic accidents that cause more social and economic losses than that of natural disasters. The studies which have been done for providing road safety decrease traffic accidents. The studies of accident prediction models that are done for this reason improves rapidly and they have been preferred for predicting road safety as mathematical tools. In this study, factors which cause accidents have been investigated, for providing road safety and accident prediction models which includes relations between these factors have been established. The geometrical features of roads and traffic accident reports occurred between 2005-2010 were obtained from Directory of Erzurum Traffic Region and had been used to form the database. The obtained data from the database in this study have been investigated with Artificial Neural Networks (ANN) as tool of forecasting techniques and have been compared with statistical method, the Generalized Linear Regression Analysis. In addition to this, various investigations have been done by Geographic Information Systems. The variables, which had significant effects on traffic accident occurrence, were number of vertical curve, Annual Average Daily Traffic (AADT), number of horizantal curve, and kilometer of the highway. The results show that ANN application model is more succesful and reliable than the other classical models at non-linear reflection ability of traffic accidents.