Türkiye'deki Trafik Kazalarının Yuvarlanma GM(1,1) Mekanizması ile Tahmini
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2017
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Karar alma süreçlerinde doğru ve güvenilir tahmin değerlerinin kullanımı çok önemlidir. Doğru ve güvenilir tahminde bulunmak için uygun tahmin metodu kullanımı kilit rol oynar. Bu çalışmada belirsizlik ortamında kullanılabilecek uygulaması kolay bir yöntem olan gri tahmin metodundan faydalanılmıştır. Çalışmada, Yuvarlanma (Rolling)-GM(1,1) modeli olarak bilinen gri tahmin yöntemi tanıtılmaktadır. Yöntemle, Türkiye’deki trafik kazası istatistikleri göz önünde bulundurularak geleceğe yönelik tahminler yapılmıştır. Gerçekleşen veriler için de tahmin çalışması yapılarak yöntemin hata tahmin yüzdeleri bulunmuş ve hareketli ortalama yöntemiyle karşılaştırmalı sonuçları sunulmuştur. Tüm kaza istatistikleri için yıllık elde edilen hata tahmin yüzdeleri hareketli ortalama yöntemine göre oldukça küçük elde edilmiştir. Bu da Yuvarlanma-GM(1,1) yöntemiyle elde ettiğimiz gelecek yıllara yönelik tahminlerin daha güvenilir olduğunu göstermektedir.
Using of accurate and reliable estimates in decision making processes is very important. The use of appropriate forecasting methods plays a key role in making accurate and reliable forecasting. In this study, it has been utilized gray forecasting method which is used under uncertainty and is easy to apply. In this study, Gray forecasting method as known RollingGM(1,1) model is introduced. In the method, forecasts for the future were made considering the traffic accident statistics in Turkey. A forecasting study for the past years has been carried out with Rolling GM(1,1) Method and Moving Average Method. Percentage error of the forecasts was calculated and comparative results presented. Percentage errors obtained by the Rolling GM (1.1) method are quite small compared to the moving average method. This shows that the forecast obtained by the Rolling-GM (1,1) method are more reliable.
Using of accurate and reliable estimates in decision making processes is very important. The use of appropriate forecasting methods plays a key role in making accurate and reliable forecasting. In this study, it has been utilized gray forecasting method which is used under uncertainty and is easy to apply. In this study, Gray forecasting method as known RollingGM(1,1) model is introduced. In the method, forecasts for the future were made considering the traffic accident statistics in Turkey. A forecasting study for the past years has been carried out with Rolling GM(1,1) Method and Moving Average Method. Percentage error of the forecasts was calculated and comparative results presented. Percentage errors obtained by the Rolling GM (1.1) method are quite small compared to the moving average method. This shows that the forecast obtained by the Rolling-GM (1,1) method are more reliable.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Tahmin, Hareketli Ortalama Yöntemi, Trafik Kaza İstatistikleri, Forecast, GM(1,1) Model, Moving Average Method, Traffic Accident Statistics
Kaynak
Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
13
Künye
Güner, B., Taçyıldız, E., (2017). Türkiye'deki Trafik Kazalarının Yuvarlanma GM(1,1) Mekanizması ile Tahmini. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, (13), 59-71.
