Yapı Üretim Sürecindeki İş Kazaları Şiddetinin Ön Bilgilendirilmiş Yapay Öğrenme Metodu İle Tahmini

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-2963-2269en_US
dc.authorid0000-0002-2063-345Xen_US
dc.contributor.authorTürker, Mustafa
dc.contributor.authorKanıt, Recep
dc.date.accessioned2021-02-19T07:59:02Z
dc.date.available2021-02-19T07:59:02Z
dc.date.issued2020en_US
dc.departmentSelçuk Üniversitesien_US
dc.description.abstractBu çalışmada, yapı üretim sürecinde meydana gelen iş kazalarında, kaza şiddeti ile kaza önlemleri arasındaki ilişki araştırılmıştır. Bunun için geçmiş kaza verileri kullanılarak, ilerideki iş kazalarında hangi önlemlerin alınması gerektiği ve bu önlemlerin alınmaması halinde kaza sonucunun ne olabileceğini tahmin edebilen bütünleşmiş bir model geliştirilmiştir. Bu tahmin modeli, günümüzde araştırmacıların sıklıkla kullandığı AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) ve YSA (Yapay Sinir Ağları) metotlarının zayıf kaldıkları noktada birbirlerini tamamlaması amacıyla, birbirine entegre edilerek oluşturulmuştur. Modelin anlamlılığı bir saha çalışması yapılarak gerçek veriler ile test edilmiştir. Örneklem için en çok ölümle sonuçlanan 4 (dört) tür iş kazası seçilmiş ve bu iş kazaları için, aynı kurumda, 35 (otuz beş) geçmiş kaza verileri toplanmıştır. YSA metodu giriş katmanını önceden anlamlandıran AHP metodu için ikili kıyaslama verileri, profesyonel bir anket firması tarafından sektörde görev yapan İSG (İş sağlığı ve güvenliği) uzmanlarından, anket yöntemi ile elde edilmiştir. Elde edilen bu verilerden 120 adedi ağların eğitilmesinde, 20 adedi de test edilmesinde kullanılmıştır. Sonuçta risk azaltıcı önlemler ile kaza şiddeti arasında ilişkinin, toplanan kaza verileriyle sınırlı olmak kaydıyla, %90 oranında anlamlı olduğu görülmüştür.en_US
dc.description.abstractIn this study, the relationship between accident severity and accident measures in the occupational accidents that occurred during the building process was investigated. By using past accident data, an integrated model has been developed which can predict what measures should be taken in future occupational accidents and what the outcome of the accident would be if these measures are not taken. This estimation model was developed by integrating the AHP (Analytical Hierarchy Process) and ANN (Artificial Neural Networks) methods, which are frequently used by researchers, to complement each other at the point where they are weak. The significance of the model was tested with real data by conducting a field study. For the sample, 4 (four) types of occupational accidents that caused the most deaths were selected, and 35 (thirty-five) past accident data were collected for each of these occupational accident types. For AHP method, which weighting the input layer of the ANN method, the binary comparison data was obtained through the survey method from the OHS (Occupational Health and Safety) experts working in the sector by a professional survey firm. From the data obtained, 120 data were used to train network, 20 data were used to test it. As a result, the relationship between risk reducing measures and accident severity was found to be 90% significant, provided that it is limited to the accident data collected.en_US
dc.identifier.citationTürker, M., Kanıt, R. (2020), Yapı Üretim Sürecindeki İş Kazaları Şiddetinin Ön Bilgilendirilmiş Yapay Öğrenme Metodu İle Tahmini. Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi. 8,(4), 943-956.en_US
dc.identifier.endpage956en_US
dc.identifier.issn2147-9364en_US
dc.identifier.issue4en_US
dc.identifier.startpage943en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/41347
dc.identifier.volume8en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherSelçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesien_US
dc.relation.ispartofSelçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal - Editör Denetimli Dergien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectiş kazalarıen_US
dc.subjectyapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectTahmin Modelien_US
dc.subjectİnşaat Sektörüen_US
dc.subjectPIAIMen_US
dc.subjectOccupational Accidentsen_US
dc.subjectArtificial Neural Networksen_US
dc.subjectPrediction Modelen_US
dc.subjectConstruction Sectoren_US
dc.titleYapı Üretim Sürecindeki İş Kazaları Şiddetinin Ön Bilgilendirilmiş Yapay Öğrenme Metodu İle Tahminien_US
dc.title.alternativeEstimation of the Severity of Occupational Accidents in the Building Process with Pre-Informed Artificial Learning Methoden_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
18.Mustafa TÜRKER.pdf
Boyut:
1.48 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Dergi Yayın Koleksiyonu