Trafik kaza verilerinin kümeleme analizi yöntemi ile incelenmesi

Abstract

Son yıllarda, trafik kazaları tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de çok büyük bir problem haline gelmiştir. Bu problemi çözebilmek için çok sayıda çalışma yapılmış ve yol güvenliğine arttırmaya yönelik projeler gerçekleştirilmiştir. Ancak projelere ayrılan bütçenin sınırlı olması nedeniyle daha düşük maliyetli çözüm yöntemlerinin bulunması gerekli olmuştur. Bu yöntemlerden en önemlisi ise Kara Noktaların belirlenmesi ve iyileştirilmesidir. Geleneksel kara nokta belirleme metodu, her bir kazanın yerinin harita üstünde bir raptiye ile işaretlenmesi ve en çok raptiyenin bulunduğu yerlerin ''kara nokta'' olarak etiketlenmesidir. Bu tezde Denizli kentindeki kara noktaları pratik olarak belirmek için ilk önce trafik kaza verileri kümelere ayrılmıştır. Bunun için klasik ve bulanık kümeleme yöntemleri ele alınmış olup, bu yöntemler ile Denizli kenti için 2004, 2005 ve 2006 yıllarına ait elde edilen trafik kaza verileri kümelere ayrılarak incelenmiştir. Kümeleme sonucunda, küme merkezlerine yakın bölgelerdeki trafik kazalarının daha yoğun olduğu noktalar kara nokta olarak belirlenmiştir. Klasik ve bulanık kümeleme yöntemleri için trafik kaza verileri, bilgisayar programları yardımı ile iki parametrenin kullanıldığı bir analize tabi tutularak kümelenmiş ve ortaya çıkan sonuçlar yorumlanarak, belirlenen kara noktalar (black spots) için çeşitli çözüm önerileri getirilmiştir. Trafik kaza verileri, koordinat sistemi ve kazaya etki eden faktörler göz önüne alınarak kümelenmiştir.

In recent years, traffic accidents have become a major problem as have become all over the world, in Turkey as well. To solve this problem, many studies and the projects to develop the road safety are tried. It's necessary to develop the methods with lower cost due to limited budgets. The most important method is to determine the ''black spots'' and to improve these sections. The conventional black spot identification method is to mark the location of each accident with a pin on a map and to label locations with the most pins as ''black spots''. In this thesis, for determining the black spots in Denizli city in a practical way, first of all the traffic accidents data are clustered. Hence, the classic (in this study, k-means method has been used) and the fuzzy clustering methods have been discussed and with these methods, the traffic accidents data of Denizli city for the years of 2004, 2005 and 2006 have been analyzed. At the result of analysis, the spots that have dense of the traffic accidents which are around the cluster centers are determined as ''black spot''. For the classic and the fuzzy methods, the traffic accidents data are analyzed by using two parameters through the PC programs and the results of the analysis are commented and are made suggestions for the solution of the black spots. The traffic accidents data are clustered by considering the coordinate system and the factors of the traffic accident.