Atıf Sayısı
2
Görüntüleme
10
Dünya genelinde artan nüfus ile birlikte taşıt sayısı da artış göstermektedir. Taşıt sayısının artışı ise birçok problemi beraberinde getirmektedir. Bu problemlerden en önemlisi ise trafik kazalarıdır. Trafik kazalarının maddi ve manevi önemli kayıplara sebep olabilme durumu bu alandaki çalışmaların gerekliliğini ortaya koymaktadır. Trafik kazalarının daha iyi analiz edilebilmesi ve kolay yorumlanabilmesi için sınıflandırma işlemine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu kapsamda teknolojinin gelişmesi ve yapay zekâ teknolojilerinin insan hayatına girmesi ile çeşitli sınıflandırma yöntemleri ve bilgisayar programları geliştirilmektedir. Yapılan bu çalışmada; Ülkemizde yıllara göre meydana gelen trafik kaza verisi kullanılarak yıllar ölüm ve yaralanma durumlarına göre sınıflandırılmıştır. Daha sonra veri madenciliği algoritmaları olan çok katmanlı algılayıcı, regresyon ve en yakın komşuluk yöntemleri ile yılların trafik kaza sayılarına göre sınıflandırılma performansları ve hata ölçütleri WEKA analiz programı ile hesaplanmıştır. Her üç algoritmanın sınıflandırılma değerleri birbiri ile kıyaslandığında hem performans analizi hem de hata ölçütleri açısından birçok kriterde en yakın komşuluk algoritmasının daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Yapılan bu çalışma sayesinde son yıllarda meydana gelen trafik kazalarında ölüm ve yaralanma oranının 2000’li yıllarının başında olduğu gibi tekrar yüksek risk seviyesine geldiği tespit edilmiştir. Bu durum karar vericilerin trafik kazalarını azaltmaya yönelik önlemlerini artırması adına önemlidir. Öte yandan yapılan sınıflandırma performanslarının incelenmesi sayesinde ise benzer özelliklere sahip veri kümesinin sınıflandırılması işleminde hangi algoritmanın tercih edilebileceği ortaya konmuştur.
With the increasing population worldwide, the number of vehicles also increases. The increase in the number of vehicles brings with it many problems. The most important of these problems is traffic accidents. The situation where traffic accidents can cause material and moral losses reveals the necessity of working in this field. Classification is needed for better analysis and easy interpretation of traffic accidents. In this context, various classification methods and computer programs are developed with the development of technology and the introduction of artificial intelligence technologies into human life. In this study; the years are classified according to death and injury situations by using traffic accident data occurring year by year in our country. Then, with the WEKA analysis program, multilayer perceptron, regression and classification performances and error criteria of the nearest neighbor methods were calculated. When the classification values of all three algorithms are compared with each other, it has been found that the nearest neighbor algorithm gives better results in many criteria in terms of both performance analysis and error criteria. Thanks to this study, it has been determined that the rate of death and injury in traffic accidents that have occurred in recent years has reached a high risk level again as it was in the early 2000s. This situation is important for decision makers to increase their measures to reduce traffic accidents. On the other hand, by examining the classification performances, it was revealed which algorithm can be preferred in the classification process of the data set with similar characteristics.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
