Trafik Kazalarının Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Analizi ve Tahmini: Kahramanmaraş İçin Örnek Bir Çalışma
Analysis and Prediction of Traffic Accidents with Machine Learning Methods: A Case Study for Kahramanmaraş
Yazar: Bolat, Hüseyin; Yücesan, Melih; Utku, Anıl
Dergi: International Journal of Pure and Applied Sciences, Vol. 8 No. 2, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Machine learning,traffic accident,classification,association rules ; Makine öğrenmesi,trafik kazası,sınıflandırma,birliktelik kuralları

Dünyada her yıl 1 milyonun üzerinde ölümlü, 50 milyona yakın yaralanmalı trafik kazası meydana gelmektedir. Bu kazalarda ortalama her 2 saniyede bir trafik kazası yaşanırken her 50 saniyede bir ölümcül kaza ile sonuçlanmaktadır. Bu çalışmada, 2017 ile 2020 yılları arasında Kahramanmaraş il merkezi ve ilçelerinde gerçekleşen 28 adet öznitelikten oluşan 7929 adet trafik kazası makine öğrenme teknikleri ile analiz edilmiştir. Trafik kazalarının analizinde sınıflandırma, birliktelik kuralı ve görsel karşılaştırma yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma için NB, SVM, kNN, PART, AdaboostM1, J48 ve RF algoritmaları kullanılmıştır. Trafik kazalarının sınıflandırılmasında J48 algoritması en başarılı sonuçları elde etmiştir. Naive Bayes algoritmasının başarı düzeyi kötü olmasa da diğer algoritmalara oranla daha düşük kalmıştır. Tüm yöntemlerin ortak sonucu gelecekte yaşanabilecek ölümle ve yaralanmalı potansiyel kazaların daha çok sabah saat 04:00 ile 08:00 ve akşam saat 16:00 ile 20:00 arasında, Kahramanmaraş il merkezi ve Onikişubat ilçesinde yerleşim yeri içerisinde, Göksun ilçesindeki yerleşim yeri dışındaki eğimli ve virajlı yollarda ve Pazarcık ilçesindeki yerleşim yeri dışındaki bölünmüş yollarda yaşanma riskinin yüksek olduğu belirlenmiştir. Ayrıca meydana gelen kazalarda sürücülerin trafik ve hız kurallarına uymadığı, trafik lambası, trafik levhası, yaya yolu, emniyet şeridi ve banket gibi yol, çevre ve güvenlik ekipmanlarının yetersiz kaldığı belirlenmiştir.

Every year, more than 1 million deaths and 50 million injuries occur in traffic accidents around the world. While there is a traffic accident every 2 seconds in these accidents, it results in a fatal accident every 50 seconds. In this study, 7929 traffic accidents, consisting of 28 features, that took place in Kahramanmaraş city centre and its districts between 2017 and 2020 were analysed by machine learning techniques. Classification, clustering, association rule and visual comparison methods are used in the analysis of traffic accidents. NB, SVM, kNN, PART, AdaboostM1, J48 and RF algorithms were used for classification. SimpleKMeans and EM clustering algorithms were used for clustering. Apriori algorithm was used in the association rule. The J48 algorithm achieved the most successful results in the classification of traffic accidents. Although the success level of the Naive Bayes algorithm was not bad, it remained lower than other algorithms. The common result of all methods is that potential accidents with death and injury that may occur in the future are mostly between 04:00 and 08:00 in the morning and between 16:00 and 20:00 in the evening, in the settlement area of Kahramanmaraş city centre and Onikisubat district, on slopes outside the settlement in Göksun district. It has been determined that the risk of living is high on winding and winding roads and on divided roads outside the settlement in Pazarcık district. In addition, it was determined that the drivers did not comply with the traffic and speed rules in the accidents that occurred, and the road, environment and safety equipment such as traffic lights, traffic signs, pedestrian ways, safety lanes and banquettes were insufficient.