Prediction of Road Visibility Based on Meteorological Parameters by Machine Learning Methods

Trafik güvenliğini sağlamada en önemli parametrelerden birisi yol görünürlüğüdür. Yol görünürlüğü yolun geçtiği bölgedeki iklim koşullarının yanı sıra, yolun geometric tasarımına ve aydınlatma koşullarına bağlıdır. Görünürlük, sıcaklık, nem, rüzgar hızı, basınç, sis, yağış tipi gibi meteorolojik parametrelere bağlıdır. Bu çalışmada, trafik güvenliğini sağlamak için yol görünürlük tahminlemesi yapılmıştır. Yol görünürlük tahmini için Makine öğrenme metotları kullanılmıştır. Makine öğrenme metotları Random Forest, Extra Tree ve Gradient Boosting yöntemleri ile geliştirilmiştir. Modelde, 2006-2016 yılları arasında Macaristan’ın Szeged şehrindeki sıcaklık, nem, rüzgar hızı, basınç, yağış tipi, görünürlük gibi 96453 meteorolojik data seti kullamılmıştır. Geliştirilen modeller belirtme katsayısı (R2) ve Karesel ortalama hata (KOH) ile değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonucunda random forest methodu en iyi sonucu vermiştir.