AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAccuracy value of the obtained model (for this study area) was obtained as 75%.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Risky road section treatment is likely to be the most effective and straightforward strategy for accident reduction. A risky road section is any location that has a higher number of crashes than other similar locations as a result of local risk factors. Identification of risky road sections is very important since errors in this step may result in the inefficient use of resources for safety improvements. In this study, risky road sections were tried to be determined by using Logistic Regression (LR) technique. LR is a regression method which is used to distinguish distinct sets of observations and allocate new observations to previously defined groups. It has an important place in categoric data analysis. The study area was a 22 km long section of D10 highway, passing through Arsin and Yomra counties of Trabzon province. West-east and east-west directions of divided highway were handled separately and section length wasselected as 500 m, therefore 44 sections were created. Traffic accident data for Arsin and Yomra were obtained by investigation of accident reports for the years 2006-2010. Road environment properties were obtained from Road Inventory Data of General Directorate of Highways and by site investigation. At the end of the study, a model was obtained, in which 5 independent variables (horizontal alignment, vertical alignment, bridges, pedestrian crossings, and, special facilities) were used for obtaining categorical dependent variable (being risky or non risky of road section). Accuracy value of the obtained model (for this study area) was obtained as 75%.
Özet
Tehlikeli nokta/kesim iyileştirmeleri, kazaların azaltılmasında kullanılan en etkili ve basit yöntemlerden birisidir. Tehlikeli noktalar, yerel risk faktörleri sonucunda benzer noktalara nazaran daha fazla kaza meydana gelen noktalardır. Tehlikeli yol kesimlerinin tespit edilmesi çok önemlidir çünkü tespit aşamasında yapılacak yanlışlar, güvenlik iyileştirmeleri ayrılan kaynakların verimsiz kullanılmasına sebep olabilir. Bu çalışmada, tehlikeli yol kesimleri Lojistik Regresyon (LR) yöntemi kullanılarak tespit edilmeye çalışılmıştır. LR analizi, sınıflama ve atama işlemi yapmaya yardımcı olan bir regresyon yöntemidir ve kategorik veri analizinde önemli bir yere sahiptir. Çalışma alanı, D10 devlet karayolunun Trabzon ilinin Arsin ve Yomra ilçelerinden geçmekte olan 22 km'lik bölümüdür. Bölünmüş yolun batı-doğu ve doğu- batı gidiş yönleri ayrı ayrı ele alınmış ve kesim uzunluğu 500 m olarak seçilmiştir. Böylece, 44 kesimli bir çalışma alanı elde edilmiştir. Arsin ve Yomra ilçelerine ait trafik kazası verileri, 2006-2010 yıllarına ait Trafik Kazası Tespit Tutanakları'nın incelenmesiyle elde edilmiştir. Yol ve çevresine ait bilgiler, Karayolları Genel Müdürlüğü'nün (KGM) yayınladığı yol envanter bilgilerinden ve yerinde yapılan incelemelerden elde edilmiştir. Çalışma sonucunda 5 kategorik bağımsız değişkenin (yatay güzergah, düşey güzergah, köprüler, yaya geçitleri ve önemli yerler) 1 kategorik bağımlı değişkeni (tehlikeli olup olmama durumu) açıklamaya çalıştığı bir model elde edilmiştir. Elde edilen modelin doğru sınıflandırma gücü (bu çalışma alanı için) %75 olarak bulunmuştur.