Farklı Yöntemler Kullanılarak Geli?tirilen Trafik Kaza Tahmin Modelleri ve Analizi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorAkgüngör, Ali Payidar
dc.contributor.authorDoğan, Erdem
dc.date.accessioned2025-01-21T14:26:08Z
dc.date.available2025-01-21T14:26:08Z
dc.date.issued2010
dc.description.abstractBu çalışmada, regresyon analizi, yapay sinir ağları (YSA) ve genetik algoritma (GA) yöntemleri kullanılarak İzmir ili için trafik kaza tahmin modelleri geliştirilmiştir Modeller geliştirilirken nüfus, araç sayısı ve kaza sayısı model parametreleri olarak kullanılmış ve bu parametrelere ait 1986-2005 yılları arasındaki verilerden faydalanılmıştır. Regresyon analizi kullanılarak geliştirilen kaza modellerinde Smeed ve Andreassen kaza model formları kullanılmıştır. YSA modelinde 2-5-1 ağ mimarisi en uygun mimari olarak belirlenmiş, ağların gizli katmanında sigmoid, çıkış katmanında da doğrusal fonksiyon kullanılmıştır. Ağın eğitiminde ise ileri beslemeli geri yayılım algoritmasından yararlanılmıştır. GA tekniği ile modeller oluşturulurken farklı formdaki modeller denenmiş ancak bu çalışma için en başarılı modelin üstel model olduğu görülmüştür. Geliştirilen bütün modellerin performansları ortalama mutlak yüzde hata (OMYH) ortalama mutlak hata (OMH) ve ortalama karesel hataların karekökü (OKHK) ölçütleri içinde değerlendirilmiştir.
dc.description.abstractIn this study, traffic accident prediction models were developed using regression analysis, artificial neural networks (ANNs) and genetic algorithm (GA) methods for the city of Izmir. In the development of the models, population, the number of the vehicles and accidents were used as model parameters with data between 1986 and 2005. Smeed and Andreassen accident model structures were utilized in the development of the accident models by using regression analysis. In the ANN model, 2-5-1 network architecture was determined as the best suitable network architecture. The sigmoid and pureline functions were used as activation functions with feed forward-back propagation algorithm. In the GA approach, genetic algorithm models in different forms were developed but the exponential model form had the best performance for this study. The performances of all developed models were evaluated by the use of mean absolute percent errors (MAPE), mean absolute errors (MAE) and root mean square errors (RMSE).
dc.identifier.dergipark345707
dc.identifier.issn1308-5514
dc.identifier.issue1-16
dc.identifier.startpage22
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/353293
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/pub/umagd/issue/31719/345707
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12587/19864
dc.identifier.volume2
dc.language.isotr
dc.publisherKırıkkale Üniversitesi
dc.relation.ispartofUluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_20241229
dc.subjectTrafik kaza modeli
dc.subjectregresyon analizi
dc.subjectyapay sinir ağları
dc.subjectgenetik algoritma
dc.subjectTraffic accident model
dc.subjectregression analysis
dc.subjectartificial neural networks
dc.subjectgenetic algorithm
dc.titleFarklı Yöntemler Kullanılarak Geli?tirilen Trafik Kaza Tahmin Modelleri ve Analizi
dc.title.alternativeFarklı Yöntemler Kullanılarak Geli?tirilen Trafik Kaza Tahmin Modelleri ve Analizi
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi