Analysis of Ankara urban bus accident and determination of region risks for a multi criteria decision model

Abstract

Bu çalışmanın amacı trafik kazalarına neden olan faktörleri, bunların risk değerlerini ve kazaya sebep olan durumları önceden tespit ederek, ölümlerin, geçici ve kalıcı sakatlıkların, iş gücü ve maddi hasarların oluşmasını engellemektir. Bu amaç doğrultusunda, çalışmada trafik kazalarının nedenlerinin belirlenmesi ve riskli durumların tespiti için bir karar metodolojisi ve bunun ışığında bir model oluşturulması hedeflenmiştir. Model trafik kazalarına neden olan faktör ve alt faktörleri kapsamaktadır. Bölgeye bağlı kaza riski (BKR) düzeyini belirlemede ve faktör ve alt faktörlerin ağırlıklarının tespitinde Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılmış belirlenen risk değerleri ve gerçek kaza verileri üzerinden veri madenciliği tekniklerinden biri olan karar ağaçları algoritmalarından CHAID kullanılarak kurallar oluşturulmuştur. Model Ankara İlinde faaliyet gösteren EGO Genel Müdürlüğüne bağlı toplu taşıma araçları baz alınarak geliştirilmiş ve kurum kapsamında bulunan beş bölge üzerinde uygulanmıştır. Geliştirilen model yapılacak değişikliklerle farklı kurumlar ve işletmelerde de rahatlıkla kullanılabilecek yapıya sahiptir.The aim of this study is to predetermine the factors that cause traffic accidents and their risk assesments, and preventing death, temporary and permanent disabilities, manpower and material damages or losses. In accordance with this purpose, for determining the reasons of the traffic accidents and establishing risk situations a decision methodology and a model in the light of these is targetted. This model contains factors of the traffic accident reasons and subfactors of these. A Fuzzy Analitic Hierarchy Process was used to determine the regional accident risk levels and establish weights of factors and sub factors, rules were created by using CHAID which is one of the decision tree algorithm of data mining techniques on the basis of determined risk values and real accident data. Model is based on the public transport vehicles of Ankara EGO Head Office and based on it. Same model was performed for the 5 areas of the EGO corporation. Developed Model has a easy structure which will be used for other institutions or facilities with minor revisions