Derivation of prescriptive accident prevention model from predictive models using ml algorithms
Makine öğrenme algoritmalarını kullanarak tahminsel modellerden preskriptif kaza önleme modelinin türetilmesi
- Tez No: 702594
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri, Labour Economics and Industrial Relations
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İş Sağlığı ve Güvenliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 213
Özet
Bu çalışmanın temeli, makine öğrenimi algoritmalarını kullanılmasıyla boru hattı yapımında işle ilgili kazaların sonuçlarını tahmin etmek ve kazaları önlemek için preskriptif bir kaza önleme modeli sunmaktır. İnşaat sektörünü en tehlikeli sektörlerden biri olması ve doğası gereği geçici olması nedeniyle inşaat kazalarının derinlemesine incelenmesi çok önemlidir. Preskriptif bir kaza önleme modeli oluşturmak için bir boru hattı projesindeki tüm olay raporları analiz edilmiş ve 1,184 kaza için bir veri seti hazırlanmıştır. Yirmi dört doğrudan neden ve on sekiz kök nedenin yanı sıra ramak kala, maddi hasar ve yaralanmadan oluşan üç farklı kaza sonucu nitelikler şeklinde belirlenmiştir. On bir farklı ML algoritması, bir makine öğrenme aracı olan RapidMiner programında farklı veri alt kümeleri için kazaların sonuçlarını tahmin etmek için çalıştırılmıştır. Makine öğrenimi algoritmalarından biri olan Derin Öğrenme, karmaşık veri kümelerinin sonucunu tahmin etmede ve on iki veri kümesinin çoğunda daha iyi performans göstermesi nedeniyle seçilmiştir. Parametre optimizasyonu ile model performansı optimize edilmeye çalışılmıştır. Optimizasyon sonrası tahminsel modellerin kaza sonuçlarını iyi şekilde tahmin edebildiği ve bu tahmin sayesinde preskriptif bir kaza önleme modelinin sunulabileceği sonucuna varılmıştır. Preskriptif bir model ile gelecekte oluşabilecek kazaların hangi kök neden, doğrudan nedenden dolayı veya hangi tarih aralığında oluşabileceğin ilişkin bir öngörü sunabilmek mümkün olabilir. Bu istatistiksel arka plana sahip öngörü ile kazaların nedenleri ortadan kaldırılarak kazaların önüne geçilebilir.
Özet (Çeviri)
The main drive upon which this study relies is to introduce a prescriptive accident prevention model to avoid work related accidents by predicting outcomes of work-related accidents in pipeline construction with using machine learning algorithms. In depth study on construction accidents is crucial due to construction being one of the most hazardous industry and being temporary in nature. To come up with a prescriptive accident prevention model, all incident reports from a pipeline project were analysed and a data set was prepared for 1,184 cases with attributes. These attributes consist of twenty-four immediate causes, eighteen root causes and three consequences that are nearmiss, asset or property damage and injury. A machine learning tool, RapidMiner, is used to predict outcomes of the cases for different data subsets by using eleven different ML algorithms. One of the machine learning algorithms, Deep Learning, was selected due to performing better in predicting outcome of complex data sets and in majority of twelve data sets. Model performance was attempted to be optimized with parameter optimization. It was concluded that predictive models with optimized parameters can predict accident outcomes better and a prescriptive accident prevention model can be presented thanks to these predictions. With a prescriptive model, it may be possible to provide a foresight about the root cause, immediate cause, or date and time of potential accidents. The causes of accidents can be eliminated; hence accidents can be prevented with these predictions having statistical basis.
Benzer Tezler
- Üniversite öğrencilerinin öznel iyi oluş düzeyleri ile kişilerarası ilişki tarzları ve algılanan ebeveyn stilleri arasındaki ilişki
Relationship between subjective well-being levels and interpersonal relations styles and perceived parental styles of university students
FİGEN TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Psikolojiİstanbul Arel ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ARTIRAN
- Erken dönem uyumsuz şemalar ve algılanan ebeveynlik stillerinin yeme tutumu üzerine etkisinin incelenmesi
Study of the impact of early incompatible schemes and perceived parenting styles on eating attitudes
EMİNE FULYA KANDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Psikolojiİstanbul Okan ÜniversitesiKlinik Psikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ÖZLEM MESTÇİOĞLU GÖKMOĞOL
- BRST ve antibrst simetrilerinde genel hayalet dekuple teoremi
A General ghost decoupling theorem using BRST and antibrst symmetries
REYHAN AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. MAHMUT HORTAÇSU
- Erken dönem uyumsuz şemalar, algılanan ebeveynlik biçimleri ve duygu düzenlemenin yeme tutumu üzerindeki etkisi
The effect of early maladaptive schemas, perceived parental styles and emotion regulation on eating attitude
SEDA SAPMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
PsikolojiEge ÜniversitesiKlinik Psikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜNAY SERAP TEKİNSAV SÜTCÜ
- Acil servise başvuran tekli veya çoklu zehirlenmelerde etken düzeyi ve laboratuvar verilerinin etkinliği
The effectiveness of single or multiple poisonings in emergency department and the effectiveness of laboratory data
ÖZCAN UZUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
İlk ve Acil YardımÇukurova ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP KEKEÇ