Traffic accidents continue to be a major global concern due to the significant number of deaths and injuries they cause. The factors that cause traffic accidents are quite diverse and usually occur as a result of a combination of multiple factors. Various factors such as driver behavior, road conditions, vehicle characteristics, climate factors, non-compliance with traffic rules, pedestrian and passenger movements, infrastructure and traffic regulations are effective in the occurrence of accidents. In this study, the possibility of a traffic accident was analyzed with a fuzzy logic approach, taking into account the driver factors and external factors that affect traffic accidents. In determining the membership functions, which is an important issue in model development with the fuzzy logic approach, a new accident prediction model was proposed by using the Highway Traffic Accident Statistics for 2022 and the Traffic Accident Control Statistics Reports for 2019. In the proposed model, regression analysis was applied to evaluate the effects of the factors on the dependent variable. As a result of the analysis, it was determined that age, alcohol, time, speed and weather factors significantly affected the probability of an accident. The study results show that the proposed model is an effective tool that takes into account the complexity of driver factors and external factors in predicting the occurrence of traffic accidents.
fuzzy logic traffic accidents road safety traffic accident variables regression analysis
Trafik kazalarından kaynaklanan ölümler ve yaralanmalar tüm dünyada ciddi bir sorun olmaya devam etmektedir. Trafik kazalarına sebep olan faktörler oldukça çeşitlidir ve genellikle çoklu etkenlerin birleşimi sonucunda meydana gelirler. Sürücü davranışları, yol koşulları, araç durumu, iklim faktörleri, trafik kurallarının ihlali, yaya veya yolcuların hatalı davranışları ile eksik altyapı ve trafik düzenlemeleri gibi çeşitli faktörler kazaların oluşumunda etkilidir. Bu çalışmada, trafik kazalarını etkileyen dış etkenler ve sürücü etkeni dikkate alınarak bulanık mantık yaklaşımı ile trafik kazası olasılığı analiz edilmiştir. Bulanık mantık yaklaşımı ile model geliştirilmesinde önemli bir konu olan üyelik işlevlerinin belirlenmesinde 2022 yılına ait Karayolu Trafik Kaza İstatistikleri ve 2019 yılına ait Trafik Kaza ve Denetim İstatistikleri Raporları’ndan yararlanılarak yeni bir kaza tahmin modeli önerilmiştir. Önerilen modelde, faktörlerin bağımlı değişken üzerindeki etkilerini değerlendirmek amacıyla regresyon analizi uygulanmıştır. Analiz sonucunda yaş, alkol, saat, hız, hava durumu faktörlerinin kaza olasılığını anlamlı bir şekilde etkilediği tespit edilmiştir. Çalışma sonuçları, önerilen modelin, trafik kazalarının oluşumunu tahmin etmede sürücü etkeni ve dış faktörlerin karmaşıklığını dikkate alan etkili bir araç olduğunu göstermektedir.
bulanık mantık trafik kazaları karayolu güvenliği trafik kaza değişkenleri regresyon analizi
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Ulaşım ve Trafik |
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Nisan 2024 |
Gönderilme Tarihi | 5 Aralık 2023 |
Kabul Tarihi | 9 Şubat 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Cilt: 7 Sayı: 1 |
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.