TY  - JOUR
T1  - Trafik Kaza Sayısının ve Yaralı Sayısının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini
AU  - Erginer, İbrahim
AU  - Cansız, Ömer Faruk
AU  - Erginer, Merve
PY  - 2020
DA  - June
Y2  - 2020
JF  - Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
JO  - Osmaniye Korkut Ata University Journal of The Institute of Science and Techno
PB  - Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2687-3729
SP  - 29
EP  - 35
VL  - 3
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Trafik kazaları tüm dünyada olduğu gibi ülkemiz için de önemli bir problemdir. Trafik kazalarının birçoğu ölüm ve yaralanmalarla sonuçlanmaktadır. Kazaların meydana gelmesinde etkili olan birçok faktör bulunmaktadır. Bu çalışma kapsamında insana, yola ve araca bağlı kusurlardan kaynaklanan trafik kazaları incelenmektedir. Trafik kazalarının sayısı ve bu kazalardaki yaralanma sayılarının tahmini için modeller oluşturulmaktadır. Bu modeller yapay zeka tekniklerinden yapay sinir ağları (YSA) yöntemi ve çok değişkenli regresyon yöntemleriyle oluşturulmaktadır. 2002-2017 yıllarına ait Emniyet Genel Müdürlüğü ve Jandarma Genel Komutanlığı’ndan temin edilen verilerle bir veri seti oluşturulmaktadır. Oluşturulan veri setinde nüfus, sürücü kusuru, araç kusuru, yolcu kusuru, yaya kusuru, yol kusuru değişkenleri bağımsız değişken olarak kullanılmaktadır. Bağımlı değişken olarak kaza sayısı ve yaralı sayısı değişkenleri kullanılmaktadır. Oluşturulan veri seti ile Matlab programında analizler yapılmaktadır. YSA yöntemi ve çok değişkenli regresyon yöntemleriyle oluşturulan modeller korelasyon katsayısı (R), hataların karelerinin ortalaması (HKO) ve yüzde hataların ortalaması (YHO) değerlerine göre kıyaslanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre YSA ile oluşturulan tahmin modellerinin çok değişkenli lineer regresyon modeli ve pure quadratic regresyon modelinden daha başarılı sonuçlara ulaştığı görülmektedir.
KW  - Kaza sayısı
KW  - kusur türleri
KW  - yaralı sayısı
KW  - yapay sinir ağları
KW  - çok değişkenli regresyon analizi
CR  - [1]	Cansız ÖF.  Enerji politikalarının ulaştırma sistemlerinin optimizasyonu ile geliştirilmesi ve uygulamadan elde edilen getirilerin ortaya konması: Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, Türkiye 2007.
[2]	Turhan C. Gökçen G. Kazanasmaz T. Yapay sinir ağları ile İzmir’deki çok katlı binaların toplam enerji tüketimlerinin Tahmin edilmesi: Tekstil Mühendisliği 134. 2013.
[3]	Es H. Kalender F.  Hamzaçebi C. 2014 Yapay sinir ağları ile Türkiye net enerji talep tahmini Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi 2014; 29.
[4]	Cansız, Ö.F., Çalışıcı, M., Ünsalan, K., Erginer, İ., 2017. Türkiye için trafik kaza sayısı tahmin modellerinin oluşturulması. 2. Uluslararası Mühendislik Mimarlık ve Tasarım Kongresi, Kocaeli, Mayıs 2017.
[5]	Cansız, Ö.F., Çalışıcı, M., Ünsalan, K., 2017. Türkiye karayollarında meydana gelen kazalarda oluşan yaralı sayısı için tahmin modellerinin oluşturulması. 2. Uluslararası Mühendislik ve Tasarım Kongresi, Kocaeli, Mayıs 2017.  
[6]	Cansız, Ö.F., Çalışıcı, M., Miroğlu, M.M., 2009. Use of artificial neural network to estimate number of persons fatally injured in motor vehicle accidents. World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS), Proceedings of the 3rd International Conference on Applied Mathematics, Simulation, Modelling, Circuits, Systems and Signals, Atina, Aralık 2009.
UR  - http://dergipark.org.tr/tr/pub/okufbed/issue//689674
L1  - http://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1152313
ER  -