|
|
تحلیل و پیشبینی پراکنش زمانی وقوع تصادفهای جادهای در آزادراه کرج- قزوین
|
|
|
|
|
نویسنده
|
بهتوئی حسن ,خالدی شهریار ,کیخسروی قاسم ,صداقت مهدی
|
منبع
|
مديريت مخاطرات محيطي - 1401 - دوره : 9 - شماره : 3 - صفحه:255 -269
|
چکیده
|
هدف این تحقیق دستیابی به الگوی پراکنش زمانی تصادفهای جادهای در آزادراه کرج- قزوین، از محورهای پرترافیک نزدیک پایتخت است. با پیشبینی زمان نسبی وقوع تصادف، امکان برنامهریزی صحیح برای کاهش هزینههای ناشی از آن تا حدی فراهم میآید. این پژوهش از نوع کاربردی با رویکرد کمّی است که بهدلیل حجم اطلاعات، از روشهای دادهکاوی مبتنی بر روش کریسپ برای تحلیل دادهها و از آزمون همبستگی متغیرهای اسمی برای تعیین همبستگی استفاده شده است. منبع دادهها گزارش تصادفهای پلیس راهور فراجای استان قزوین در محور کرج- قزوین است. جامعۀ آماری تحقیق، اطلاعات همۀ تصادفهای این محور است که بهدلیل بزرگی بیش از اندازه، محدودۀ دهسالۀ 1399-1390 بهعنوان نمونه بررسی شده است. براساس نتایج آزمون همبستگی متغیرهای اسمی لمبدا در سطح معناداری 0.05 بین فصل رخداد تصادفهای جادهای، روز و ساعت تصادفها همبستگی وجود دارد؛ همچنین یافتههای مرتبط با الگوریتم جی48 نرمافزار دادهکاوی وکا نیز الگویی از ارتباط این سه متغیر ارائه کرد که براساس آن میتوان پراکنش زمانی تصادفهای جادهای در آزادراه کرج- قزوین را پیشبینی کرد. نتایج نشان داد که در هر یک از فصول سال احتمال پراکنش زمانی رخداد تصادفها به تفکیک روز و ساعت وقوع متفاوت خواهد بود؛ یعنی در هر فصل احتمال رخداد تصادف در روزهای مختلف و ساعتهای خاص آن بیشتر خواهد بود. همچنین بهوسیلۀ الگوی ارائهشده امکان تعیین روزها و ساعات تصادفها ممکن خواهد بود و به این ترتیب میتوان حدس زد که در فصل بهار، در ساعات صبح، چه روزهایی بیشتر تصادف رخ خواهد داد و به همین ترتیب برای فصول، ساعات و روزهای دیگر نیز الگو پیشبینی را ممکن میکند. این مقاله در هدف، روش و نوع تحلیل دادهها براساس دادهکاوی و پیشبینی احتمال رخداد تصادفات دارای نوآوری است و پیش از این تحقیقی از ایندست انجام نگرفته است.
|
کلیدواژه
|
پیشبینی تصادفات، تصادفهای جادهای، دادهکاوی، درخت تصمیم، محور کرج- قزوین
|
آدرس
|
دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده علوم زمین, ایران, دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده علوم زمین, گروه جغرافیای طبیعی, ایران, دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده علوم زمین, گروه جغرافیای طبیعی, ایران, دانشگاه پیام نور مرکز تهران, دانشکده علوم اجتماعی, ایران
|
پست الکترونیکی
|
m.sedaghat@gmail.com
|
|
|
|
|
|
|
|
|
analysis and prediction of time distribution of road accidents in karaj-qazvin freeway
|
|
|
Authors
|
behtooiy hassan ,khaledi shahriar ,keykhosravi qasem ,sedaghat mehdi
|
Abstract
|
introductionhumans face danger in some way every day, preventing environmental hazards and effectively dealing with them as traumatic events is one of the most important concerns of policymakers and executives in various areas of social issues [3]. one of the most important risks are traffic accidents and humans have always been looking for a solution to reduce or at least control the risks in their lives. among the types of accidents, road accidents are one of the most important causes of death and serious injuries [4]. the cost of accidents on the country’s roads is very high, and one of the most effective ways to reduce accidents, violations and increase safety in driving is to accurately identify the parameters that affect accidents and measure their effectiveness, the results of which can be provided to the responsible organizations in order to increase the safety level on the roads should be used to reduce accidents [1,2].therefore, the purpose of this research is to analyze and predict the time distribution of road accidents, of course, considering the extent and diversity of the country’s roads, this research is done on one of the important roads that is the connecting bridge between tehran and qazin cities. so, considering the importance of this axis and of course the need to obtain correct information at the right time for better decision-making, the achievement of this research is to obtain the temporal pattern of the occurrence of road accidents on the karaj-qazvin freeway, so that by predicting the relative time of the occurrence of accidents, it is possible to plan to provide the correct measures to reduce the costs caused by accidents to some extent.to achieve this goal, two basic questions are raised: what is the temporal distribution of road accidents in the karaj-qazvin axis? is it possible to find a pattern between the season, day and time of occurrence of road accidents and will this pattern be able to predict the possible time of occurrence of road accidents in the studied axis?karaj-qazvin freeway is one of the two connecting roads between qazvin and tehran, which is used by cars, especially passenger cars, more than the old road due to its freeway and relative safety conditions. and it is one of the main traffic routes in qazvin province.materials and methods in terms of objectives, this research is classified as applied research, and from the perspective of interpretation and analysis of findings, it is descriptive-analytical, the general approach to this research is quantitative, and based on data mining and pattern finding techniques based on j48 algorithm of weka software, that it is one of the simplest and perhaps the most widely used data mining software for preparing the decision tree, so first the statistical data of road accidents from the reports of the traffic police, at the provincial level in the desired axis, were collected and based on the process of data analysis and data mining and by crisp technique has been analyzed in 6 stages of data.the main reason for using this technique is the large amount of information that puts it in the category of big data, and therefore we have had to use data mining techniques to analyze this type and volume of data. of course, before entering the data into the data mining software, in order to ensure the existence of a relationship and correlation between the time variables of this research (season, time and day of the occurrence of road accidents), these variables were nominal from the correlation test of nominal variables, lambda coefficient is used, data related to road accidents were extracted from the data contained in the traffic police report form during the years 2019-2020 on the karaj-qazvin highway.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|