Trafik kazalarını etkileyen faktörlerin ağırlıklarının BWM ve SWARA yöntemleri ile belirlenmesi

Abstract

Trafik kazaları dünya çapında bir endişe kaynağı olup, genç ve yetişkinler arasında önde gelen ölüm ve yaralanma nedenidir. Dünya Sağlık Örgütü'nün (WHO) 2018 yılında yol güvenliğine ilişkin küresel durum raporuna göre, trafik kazaları nedeniyle her yıl yaklaşık 1,35 milyon kişi hayatını kaybetmekte ve 50 milyon kişi yaralanmaktadır. Karayolu trafik sistemi, insan, araç, yol ve doğal çevre gibi kapsamlı faktörleri içeren karmaşık bir sistemdir. Bu karmaşık sistem uygun iyileştirmeler olmadığı taktirde can kayıplarına, yaralanmalara, maddi hasara ve trafik sıkışıklığına neden olacaktır. Bu nedenle, trafik güvenliğini artırmak için trafik kazalarını etkileyen etkili faktörlerin analiz edilmesi gerekmektedir. Mevcut literatürde trafik kazalarını etkileyen ekonomi, iklim, yol yapısı, trafik bilgileri ve trafik güvenliği kanunları gibi çok sayıda faktör bulunmaktadır. Bu çalışmada trafik kazalarına etki eden sürücü dışındaki kriterler ve bunların alt kriterleri belirlendi. Ardından çok kriterli karar verme yöntemleri olan BWM ve SWARA metotları ile trafik kazalarına etki eden faktörlerin ağrılıkları hesaplanarak karayolu kazalarının azaltılması için öneri sunuldu.

Prediction of Traffic Incident Locations with a Geohash-Based Model Using Machine Learning Algorithms

“…Its purpose is to identify, respond to, and recover from traffic accidents as safely and efficiently as possible [1][2][3]. This process assesses the locations, timing, and potential causative factors of traffic incidents by analyzing historical traffic data, weather conditions, road infrastructure, and other relevant elements [4][5][6][7]. Accurate predictions resulting from this analysis can aid traffic management teams in responding promptly to incidents and recommending alternate routes for drivers.…”