Türkiyede'ki İş Kazalarının Yapay Sinir Ağları ile 2025 Yılına Kadar Tahmini
[ X ]
Tarih
2013
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmadaYapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak Türkiye geneli için iş kazası tahminmodelleri geliştirilmiştir. Bu modeller kullanılarak Türkiye‘nin 2025 yılınakadar olan süreçte, iş kazası, ölü ve sürekli iş göremezlik sayıları farklı üçsenaryo ile tahmin edilmiştir. Model geliştirilirken sigortalı işçi, işyeri, işkazası, ölü ve iş göremezlik sayıları model parametreleri olarak kullanılmış vebu parametrelere ait 1970 - and nbsp;2010 yıllarıarasındaki verilerden yararlanılmıştır. YSA modelinde 2-5-1 ağ mimarisi enuygun mimari olarak belirlenmiŞtir. Ağların gizli katmanında sigmoid, çıkışkatmanında da doğrusal fonksiyon kullanılmıştır. Ağın eğitiminde ise ileribeslemeli geri yayılım algoritmasından yararlanılmıştır. Modelinuygulanabilirliği için ağımız 1970-2004 yılı arasında eğitilerek 2005-2010 yıllarıtahmin ettirilmiştir. Çıkan sonuç gerçek değerlerle kıyaslanmış veuygulanabilir olduğu görülmüştür. Geliştirilen bütün modellerin performanslarıOrtalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve OrtalamaKaresel Hataların Karekökü (OKHK) ölçütleri içinde değerlendirilmiştir.
In this study, occupational accident prediction models were developed by using artificial neural networks (ANNs) for Turkey. Using these models in Turkey until the year 2025 occupational accident, permanent incapacity and the number of dead was estimated by the three different scenarios. In the development of the models, insured workers, work place, occupational accident, dead and incapacity for work values were used as model parameters with data between 1970 and 2010. 2-5-1 neural network architecture was selected as the best network architecture. Sigmoid and pureline function were used for secret layer and output layer respectively. The sigmoid and pureline functions were used as activation functions with feed forward back propagation algorithm. Order to obtain a useful model, the network was trained between 1970 and 2004 to forecast values 2005 to 2010.The model was compared to the real values and it was seen that it is applicable for this aim. The performances of all developed models were evaluated by the use of Mean Absolute Percent Errors (MAPE), Mean Absolute Errors (MAE) and Root Mean Square Errors (RMSE).
In this study, occupational accident prediction models were developed by using artificial neural networks (ANNs) for Turkey. Using these models in Turkey until the year 2025 occupational accident, permanent incapacity and the number of dead was estimated by the three different scenarios. In the development of the models, insured workers, work place, occupational accident, dead and incapacity for work values were used as model parameters with data between 1970 and 2010. 2-5-1 neural network architecture was selected as the best network architecture. Sigmoid and pureline function were used for secret layer and output layer respectively. The sigmoid and pureline functions were used as activation functions with feed forward back propagation algorithm. Order to obtain a useful model, the network was trained between 1970 and 2004 to forecast values 2005 to 2010.The model was compared to the real values and it was seen that it is applicable for this aim. The performances of all developed models were evaluated by the use of Mean Absolute Percent Errors (MAPE), Mean Absolute Errors (MAE) and Root Mean Square Errors (RMSE).
Açıklama
Anahtar Kelimeler
İş Kazası, Kaza Tahmin Modelleri, Yapay Sinir Ağları, Occupational Accident, Accident Prediction Models, Artificial Neural Networks, Turkey
Kaynak
Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
5
Sayı
1-10
