Atıf Sayısı
1
Görüntüleme
25
İndirme
2
Günümüzde inşaat sektöründeki gelişmeyle beraber iş kazalarının da sayısı artmıştır. Teknolojinin gelişimi, iş güvenliğindeki önlemlerde eksiklikler ve çalışanların eğitimsiz oluşu bu iş kazalarındaki ana nedenlerdir. Bu çalışmada iş kazası verileri önce veri önişleme adımından geçirilip daha sonra elde edilen veriler üzerinde tek değişkenli sıklık ve çapraz tablolama analizi yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda iş kazalarının meydana gelmesinde yüksek risk taşıyan değişkenler tespit edilmiştir. Ardından bu değişkenlerin iş kazasına etkileri Bayes ağları (BNs) ile analiz edilmiştir. Bayes ağı, değişkenler arasındaki koşullu bağımlılık ilişkilerini ve tek bir bağımsız değişkene bağımlı olmadıklarını yansıtmaktadır. Bayes ağı, uluslararası bir inşaat firmasından bir veri kümesi üzerinde uygulanmıştır. Kurulan Bayes ağının doğruluk oranı ve diğer performans ölçütleri analiz edilmiş ve yapılan modelin etkinliği yorumlanmıştır. Deneysel sonuçlara göre, bazı iş kazası vakalarının makine öğrenme tekniklerini kullanarak yüksek doğruluk oranları ile önceden tahmin edilebileceği gösterilmiştir.
Today, with the development of the construction sector, the number of work accidents has also increased. The development of technology, the lack of work safety measures and the lack of training of employees are the main causes of these work accidents. In this study, the work accident data was first passed through the data prediction step and then on the data obtained a single variable frequency and cross-table analysis. The results of the analysis have identified variables that have a high risk in the event of work accidents. The impact of these variables on the work accident was then analyzed by Bayes networks (BNs). The Bayes network reflects the conditional dependence relationships between the variables and that they are not dependent on a single independent variable. The Bayes network is applied to a data set from an international construction company. The accuracy rate of the established Bayes network and other performance standards have been analyzed and the effectiveness of the model has been interpreted. Experimental findings have shown that some work accidents can be predicted with high accuracy rates using machine learning techniques.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
