Kaza analizlerinde regresyon yöntemleri ile yapay zekâ tekniklerinin karşılaştırılması

Trafik kazalarının sayısının tahmin edilmesi ulaştırma politikalarının geliştirilmesine yön veren önemli çalışmalardandır. Makro düzeyde karayollarında meydana gelen kaza sayısı üzerinde etkili olan birçok değişken mevcuttur. Bu çalışmada, nüfus, taşıt sayısı, sürücü sayısı, taşıt-kilometre makro değişkenleri bağımsız değişken olarak düşünülmektedir. Bu makro değişkenler kullanılarak tahmin edilen yıllık kaza sayısı, ölüm sayısı ve yaralı sayısı bağımlı değişkendir. Bu çalışmada kullanılan veriler ABD eyaletlerine ait 1988-2016 yıllarına ait verilerdir. Bu çalışmada çok değişkenli regresyon yöntemleri ile oluşturulan tahmin modeli, logaritmik regresyon, yapay sinir ağları (YSA) ve Bulanık Mantık (BM) ile karşılaştırılmaktadır. Çok değişkenli lineer regresyon modelinin, lineer, interaction, quadratic ve purequadratic türleri uygulanmaktadır. Modeller arası karşılaştırmalar korelasyon katsayısı (R), yüzde hataların ortalaması (YHO) ve hataların karesinin ortalaması (HKO) ile yapılmaktadır. Kaza sayısı tahmini için yapılan analizler sonucunda çok değişkenli lineer regresyon yöntemlerinden, lineer regresyon modelinin R değeri 0,8577, YHO değeri %4,8027, HKO değeri 14501376454,2255 olarak hesaplanmaktadır. İnteraction regresyon modelinin R değeri 0,9692, YHO değeri %2,0864, HKO değeri 3326475148,8991 olarak hesaplanmaktadır. Purequadratic regresyon modelinin R değeri 0,9672, YHO değeri %2,1795, HKO değeri 3540099887,9246 olarak hesaplanmaktadır. Quadratic regresyon modelinin R değeri 0,9889, YHO değeri %1,4379, HKO değeri 1214042257,7187 olarak hesaplanmaktadır. Logaritmik regresyon modeli sonucu elde edilen R değeri 0,8502, YHO değeri %4,8007 ve HKO değeri 15243601485,0837 olarak hesaplanmaktadır. YSA analiz sonucu elde edilen R değeri 0,9816, YHO değeri %1,6463 ve HKO değeri ise 2152002423,0350 olarak hesaplanmaktadır. BM analiz sonucu elde edilen R değeri 0,8869, YHO değeri %5,7766 ve HKO değeri ise 16956785090,7348 olarak hesaplanmaktadır. Yaralı sayısı tahmini için yapılan analizler sonucunda, lineer regresyon modelinin R değeri 0,9390, YHO değeri %4,5540, HKO değeri 21634202561,6271 olarak hesaplanmaktadır. İnteraction regresyon modelinin R değeri 0,9934, YHO değeri %1,4955, HKO değeri 2420035918,9591 olarak hesaplanmaktadır. Purequadratic regresyon modelinin R değeri 0,9925, YHO değeri %1,6821, HKO değeri 5340363074,3138 olarak hesaplanmaktadır. Quadratic regresyon modelinin R değeri 0,9951, YHO değeri %0,6148, HKO değeri 600590065,7349 olarak hesaplanmaktadır. Logaritmik regresyon modeli sonucu elde edilen R değeri 0,9481, YHO değeri %4,1322 ve HKO değeri 18549631727,8743 olarak hesaplanmaktadır. YSA analiz sonucu elde edilen R değeri 0,9860, YHO değeri %2,4522 ve HKO değeri 6268315631,2724 olarak hesaplanmaktadır. BM analiz sonucu elde edilen R değeri 0,9518, YHO değeri %5,0739 ve HKO değeri 26260831083,4280 olarak hesaplanmaktadır. Ölüm sayısı tahmini için yapılan analizler sonucunda, lineer regresyon modelinin R değeri 0,9971, YHO değeri %0,6600, HKO değeri 99919,4830 olarak hesaplanmaktadır. İnteraction regresyon modelinin R değeri 0,9994, YHO değeri %0,2926, HKO değeri 19416,1569 olarak hesaplanmaktadır. Purequadratic regresyon modelinin R değeri 0,9993, YHO değeri %0,3437, HKO değeri 25040,2321 olarak hesaplanmaktadır. Quadratic regresyon modelinin R değeri 0,9996, YHO değeri %0,2071, HKO değeri 13087,7865 olarak hesaplanmaktadır. Logaritmik regresyon modeli sonucu elde edilen R değeri 0,9972, YHO değeri %0,6375 ve HKO değeri 96023,6160 olarak hesaplanmaktadır. YSA analiz sonucu elde edilen R değeri 0,9972, YHO değeri %0,3949 ve HKO değeri 98718,9991 olarak hesaplanmaktadır. BM analiz sonucu elde edilen R değeri 0,9437, YHO değeri %4,4421 ve HKO değeri 4737707,4473 olarak hesaplanmaktadır. Yapılan analizler sonucunda kaza, yaralı ve ölüm sayılarının tahmininde en iyi sonuçları veren model quadratic regresyon modeli olarak bulunmaktadır.