Trafik Kaza Sayılarının Regresyon ve Karar Ağacı Yöntemleri ile Modellenmesi: Ankara Devlet Yolları Örneği

Hatice Tül Kübra Akdur

Makale detayları

Trafik Kaza Sayılarının Regresyon ve Karar Ağacı Yöntemleri ile Modellenmesi: Ankara Devlet Yolları Örneği

Yazarlar:

Hatice Tül Kübra Akdur

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

İstatistiksel Analiz | İstatistiksel Veri Bilimi

Dergi:

Gazi Üniversitesi Fen Fakültesi Dergisi Vol.5 Issue 2, pp.149-160

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001332271

pISSN:

2757-5543

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Karayolu trafik sistemleri insanların her gün karşılaşmak zorunda olduğu tehlikeli sistemlerdendir. Güvenli olmayan karayolu trafik sistemlerinin halk sağlığına ve kalkınmaya zarar verdiği bilinmektedir. Dünya Sağlık Örgütü verileri her yıl yaklaşık 1,3 milyon insanın trafik kazası sonucu yaşamını yitirdiğini göstermektedir. Türkiyede 2022 yılında 197 bin insan trafik kazaları sonucunda yaralanmış veya hayatını kaybetmiştir. Trafik kazalarının oluşumunda çeşitli faktörler etkili olabilir. Bu faktörlerin incelenmesi, trafik kazalarının analiz ve tahmini için istatistiksel yöntemlerin yanı sıra makine öğrenmesi yöntemleri de kullanılmaktadır. Bu çalışmada Ankara ili ve ilçeleri devlet yollarında 2017-2022 yıllarında meydana gelen trafik kazaları, sayma verisine uygun regresyon modeli ve karar ağacı yöntemleri ile modellenmiştir. Trafik kaza sayıları ile ilgili risk faktörlerinin incelenmesi amaçlanmaktadır.

 Karayolu trafik sistemleri insanların her gün karşılaşmak zorunda olduğu tehlikeli sistemlerdendir. Güvenli olmayan karayolu trafik sistemlerinin halk sağlığına ve kalkınmaya zarar verdiği bilinmektedir. Dünya Sağlık Örgütü verileri her yıl yaklaşık 1,3 milyon insanın trafik kazası sonucu yaşamını yitirdiğini göstermektedir. Türkiyede 2022 yılında 197 bin insan trafik kazaları sonucunda yaralanmış veya hayatını kaybetmiştir. Trafik kazalarının oluşumunda çeşitli faktörler etkili olabilir. Bu faktörlerin incelenmesi, trafik kazalarının analiz ve tahmini için istatistiksel yöntemlerin yanı sıra makine öğrenmesi yöntemleri de kullanılmaktadır. Bu çalışmada Ankara ili ve ilçeleri devlet yollarında 2017-2022 yıllarında meydana gelen trafik kazaları, sayma verisine uygun regresyon modeli ve karar ağacı yöntemleri ile modellenmiştir. Trafik kaza sayıları ile ilgili risk faktörlerinin incelenmesi amaçlanmaktadır.

 Karayolu trafik sistemleri insanların her gün karşılaşmak zorunda olduğu tehlikeli sistemlerdendir. Güvenli olmayan karayolu trafik sistemlerinin halk sağlığına ve kalkınmaya zarar verdiği bilinmektedir. Dünya Sağlık Örgütü verileri her yıl yaklaşık 1,3 milyon insanın trafik kazası sonucu yaşamını yitirdiğini göstermektedir. Türkiyede 2022 yılında 197 bin insan trafik kazaları sonucunda yaralanmış veya hayatını kaybetmiştir. Trafik kazalarının oluşumunda çeşitli faktörler etkili olabilir. Bu faktörlerin incelenmesi, trafik kazalarının analiz ve tahmini için istatistiksel yöntemlerin yanı sıra makine öğrenmesi yöntemleri de kullanılmaktadır. Bu çalışmada Ankara ili ve ilçeleri devlet yollarında 2017-2022 yıllarında meydana gelen trafik kazaları, sayma verisine uygun regresyon modeli ve karar ağacı yöntemleri ile modellenmiştir. Trafik kaza sayıları ile ilgili risk faktörlerinin incelenmesi amaçlanmaktadır.

 Karayolu trafik sistemleri insanların her gün karşılaşmak zorunda olduğu tehlikeli sistemlerdendir. Güvenli olmayan karayolu trafik sistemlerinin halk sağlığına ve kalkınmaya zarar verdiği bilinmektedir. Dünya Sağlık Örgütü verileri her yıl yaklaşık 1,3 milyon insanın trafik kazası sonucu yaşamını yitirdiğini göstermektedir. Türkiyede 2022 yılında 197 bin insan trafik kazaları sonucunda yaralanmış veya hayatını kaybetmiştir. Trafik kazalarının oluşumunda çeşitli faktörler etkili olabilir. Bu faktörlerin incelenmesi, trafik kazalarının analiz ve tahmini için istatistiksel yöntemlerin yanı sıra makine öğrenmesi yöntemleri de kullanılmaktadır. Bu çalışmada Ankara ili ve ilçeleri devlet yollarında 2017-2022 yıllarında meydana gelen trafik kazaları, sayma verisine uygun regresyon modeli ve karar ağacı yöntemleri ile modellenmiştir. Trafik kaza sayıları ile ilgili risk faktörlerinin incelenmesi amaçlanmaktadır.

Makale detayları

Trafik Kaza Sayılarının Regresyon ve Karar Ağacı Yöntemleri ile Modellenmesi: Ankara Devlet Yolları Örneği

Yazarlar:

Hatice Tül Kübra Akdur

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

İstatistiksel Analiz | İstatistiksel Veri Bilimi

Dergi:

Gazi Üniversitesi Fen Fakültesi Dergisi Vol.5 Issue 2, pp.149-160

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001332271

pISSN:

2757-5543

Poisson regresyon

Karar ağacı algoritmaları

Trafik kaza sayısı

Sayı

Makale detayları

Trafik Kaza Sayılarının Regresyon ve Karar Ağacı Yöntemleri ile Modellenmesi: Ankara Devlet Yolları Örneği

Yazarlar: Hatice Tül Kübra Akdur

Yayıncı: Gazi University

Ana Başlıklar: İstatistiksel Analiz | İstatistiksel Veri Bilimi

Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Fakültesi Dergisi Vol.5 Issue 2, pp.149-160

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 11/2024

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001332271

pISSN: 2757-5543

Poisson regresyon

Karar ağacı algoritmaları

Trafik kaza sayısı

Sayı

Yazarlar:

Hatice Tül Kübra Akdur

Yayıncı:

Gazi University

Ana Başlıklar:

İstatistiksel Analiz | İstatistiksel Veri Bilimi

Dergi:

Gazi Üniversitesi Fen Fakültesi Dergisi Vol.5 Issue 2, pp.149-160

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001332271

pISSN:

2757-5543