Türkiye’de Trafik Kazalarında Meydana Gelen Ölü Sayısı Tahmin Modellerinin Geliştirilmesinde Logaritmik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları Metotlarının Kullanılması

Authors : Ömer Faruk CANSIZ

Pages : 446-453

View : 51 | Download : 9

Publication Date : 2018-06-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Türkiye karayollarında meydana gelen kazalar sonucunda maddi ve manevi kayıplar meydana gelmektedir. Bu kayıpları en aza indirgemek amacıyla tahmin modelleri geliştirilmektedir. Bu çalışmada tahmin modelleri için 1970-2007 yılları arasındaki demografik ve trafik verilerinden yararlanılmaktadır. Bu verilerden nüfus N , taşıt sayısı TS , taşıt kilometre TK , sürücü sayısı SS bağımsız değişken, ölü sayısı ÖS bağımlı değişken olarak alınmaktadır. Modeller geliştirilirken, Smeed tarafından kullanılan Logaritmik Regresyon LR ve Yapay Sinir Ağları YSA olmak üzere iki farklı teknik kullanılmaktadır. Logaritmik regresyon tekniğinde, gerçek değerlerin logaritması alınarak ve çeşitli veri setlerinin kullanılması ile yapılan analizlerde en uygun model Nüfus, Taşıt Sayısı, Taşıt Kilometre ve Sürücü Sayısından oluşan NTSTKSS modeli çıkmaktadır. YSA metodu ile tarihsel veri seti kullanılarak analizler yapılmaktadır. Yapılan YSA analizinde farklı girdi setleri kullanılarak en iyi performansı Taşıt Kilometre ve Sürücü Sayısı değişkenlerinden oluşan TKSS modeli göstermektedir. Sonuçlar incelendiğinde YSA ile geliştirilen TKSS modeli en düşük hata oranına sahip olması nedeniyle LR tekniği ile oluşturulan modellere kıyasla daha üstün performans göstermektedir
Keywords : Logaritmik regresyon, Trafik kazası, Yapay sinir ağları

ORIGINAL ARTICLE URL