استخدام تقنيات تنقيب البيانات للتنبؤ بحوادث المرور دراسة حالة ولاية الخرطوم

Abstract

المستخلص يتناول هذا البحث المفاهيم الأساسية لتنقيب البيانات, وتم استخدام طرق ذكية لاستخلاص أنماط البيانات واستخراج نماذج مفيدة. تشكل هذة الدراسة خطوة تمهيدية لاستخدام اشجار القرار للتنبؤ بحوادث المرور في ولاية الخرطوم. حيث اصبحت حوادث المرور المهدد الاول لحياة الناس والسبب الرئيسي للوفاة ، اضافة الي الآثار الاقتصادية والاجتماعية المترتبة عليها. وأما الهدف الرئيسي من هذا البحث فهو تخفيض عدد الحوادث المرورية المتوقعة مستقبلا من خلال دراسة المتغيرات التي تؤثر على زيادة حوادث المرور . تم استخدام المنهج الوصفي التحليلي لوصف وتحليل البيانات , واستخدام تنقيب البيانات بواسطة برنامج (weka) ، واستخدام خوارزمية REPTERR. Reducces) Error Pruning). لاغراض هذا البحث تم اختيار مهام التصنيف باستخدام اشجار القرار وذلك لملائمة نوع البيانات مع هذا النوع من انواع التعدين الذي يصف البيانات الهامه فهذا البحث يحتاج الي معرفة المتغيرات التي تؤثر في حوادث المرور ومن ثم التنبؤ من خلال هذه المتغيرات بالحوادث التي يمكن ان تحدث مستقبلا. لمساعدة المسوؤلين من اتخاذ القرار المناسب ومن ثم ايجاد الحلول التي تعمل علي الحد من هذه الظاهرة الخطيرة.من اهم النتائج التي تم التوصل اليها ان السبب الرئيسى الذي يزيد من حوادث المرور هو السرعة الزائدة فهو المؤثر الأول والاخير في حوادث المرور . وكذلك زيادة الحوادث المرورية في الطرق السريعة مقارنة مع الطرق التجارية والسكنية.واهم التوصيات هو السعي لايجاد حلول مناسبة تقلل من ظاهرة حوادث المرور والردع والعقوبات لكل من يخالف القانون.

Abstract This research deals with the basic concepts of data mining. Intelligent methods were used to extract data patterns and extract useful models. This study is a preliminary step for the use of decision trees to predict traffic accidents in Khartoum State. Where traffic accidents have become the first threat to people's lives and the main cause of death, in addition to the economic and social consequences. The main objective of this research is to reduce the number of traffic accidents expected in the future by studying the variables that affect the increase in traffic accidents. For the purpose of this research, classification tasks were selected using decision trees to match the type of data with this type of mining which describes the important data. This research needs to know the variables that affect the traffic accidents and then predict through these variables the accidents that can occur Future. To help officials to make the right decision and then find solutions that work to reduce this phenomenon. The most important results reached that the main reason that increases traffic accidents is speeding is the first and last impact in traffic accidents. As well as increase traffic accidents in highways compared to commercial and residential methods. The recommendations are to seek appropriate solutions to reduce the phenomenon of traffic accidents and deterrence and penalties for anyone who violates the law