Türkiye'deki iş kazaları verilerinin modellenmesi ve öngörü çalışmaları
Modeling and forecasting of occupational accident data in Turkey
- Tez No: 931090
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL EKMEKCİ, DR. ÖĞR. ÜYESİ EREN TOSYALI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Kazalar, Engineering Sciences, Accidents
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İş Sağlığı ve Güvenliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tez çalışmasının motivasyonu, SIR (Suspected-Infected-Recovery) tabanlı bir Türkiye'de iş kazalarından etkilenen popülasyonun dinamiğini modelleyen bir iş kazası modeli (OA modeli) oluşturmaktır. OA modelinin popülasyonları 2013-2020 yılları arası Türkiye'deki Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) tarafından aylık olarak yayınlanan resmi sigortalı sayıları ve iş kazası geçiren sigortalı sayıları seçilmiştir. OA modeli, dört değişkenli birleşik birinci dereceden sıradan doğrusal olmayan diferansiyel denklem ile tanımlanmıştır. Ayrıca bu değişkenler arasındaki ilişkiler 10 parametre ile açıklanmıştır. OA modelinin kararlılığı için öncelikle sistemin denge noktaları ve özdeğerleri, daha sonra ise yeni nesil matris yöntemi ile popülasyonların çoğalma sayısı hesaplatılmıştır. OA modeli, Runge-Kutta algoritmasına dayalı ODE45 Matlab rutini kullanılarak 1 aylık zaman aralığı ile 96 adımda sayısal olarak çözülmüştür. Buna ek olarak, iş kazası sayıları üzerindeki azaltıcı etkiyi gözlemlemek için OA modeline İş Sağlığı ve Güvenliği (İSG) yeniden eğitim parametresi eklenerek modifiye bir OA modeli geliştirilmiştir. Son olarak, OA modelde kullanılan popülasyonlar, doğrusal ve doğrusal olmayan otoregressif yöntemler (ARMAX, NLARX) ile analiz edilmiştir. Bu analiz sonuçları popülasyonların tahminleme çalışmalarındaki hata oranları NMSE değerleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Bu çalışmanın sonuçları olarak, önerilen modelin iş kazalarının geleceğini tahmin etmek için kullanılabileceği, modele farklı parametreler eklenerek iş kazası sayısının azaltılabileceği ve regresyon yöntemlerinin bu süreçte önerilen modelden daha etkin olabileceği vurgulanmıştır.
Özet (Çeviri)
The motivation of this thesis is to build an occupational accident model (OA model) based on SIR (Suspected-Infected-Recovery) that models the dynamics of the population affected by occupational accidents in Turkey. The populations of the OA model are the official number of insured persons and the number of insured persons who had occupational accidents published monthly by the Social Security Institution (SSI) in Turkey between 2013 and 2020. The OA model is described by a unified first order ordinary nonlinear differential equation with four variables. In addition, the relationships between these variables are described by 10 parameters. For the stability of the OA model, firstly the equilibrium points and eigenvalues of the system and then the reproduction number of the populations were calculated with the new generation matrix method. The OA model was solved numerically in 96 steps with a time interval of 1 month using the ODE45 Matlab routine based on the Runge-Kutta algorithm. In addition, a modified OA model was developed by adding an Occupational Health and Safety (OHS) retraining parameter to the OA model to observe the mitigating effect on the number of occupational accidents. Finally, the populations used in the OA model were analysed with linear and non-linear autoregressive methods (ARMAX, NLARX). The results of these analyses were compared through the NMSE values of the error rates of the populations in the prediction studies. As the results of this study, it is emphasised that the proposed model can be used to predict the future of occupational accidents, the number of occupational accidents can be reduced by adding different parameters to the model and regression methods can be more effective than the proposed model in this process.
Benzer Tezler
- Türkiye'deki iş kazası verilerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of work accident data in Turkey with artifical neural networks
ABDULKADİR BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİstanbul Medeniyet Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE CAN
DOÇ. DR. KAAN KEÇECİ
- Evaluation of the fire potential index utilizing numerical weather prediction fields and remote sensing imagery
FPI orman yangını potansiyeli indeksinin sayısal hava tahmin modeli alanları ve uzaktan algılama verisi ile hesaplanması
FERAT ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- Sürücü kaynaklı trafik kazalarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi: Sakarya örneği
Modelling driver-related traffic accidents through data mining approach: The case of city of Sakarya
ZELİHA ÇAĞLA KUYUMCU
Doktora
Türkçe
2024
UlaşımSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ASLAN
PROF. DR. NİLÜFER YURTAY
- 3D modeling in archaeology Reşitköy Dam excavations
Arkeolojide 3 boyutlu modelleme Reşitköy Barajı kurtarma kazıları
KALİN TOK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Arkeolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkoloji ve Evrim Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN
- Quantification of the impact of uncertainty in emissions on air quality model estimates
Emisyonlardaki belirsizliğin hava kalitesi model sonuçlarına etkisinin hesaplanması
ÜMMÜGÜLSÜM ALYÜZ ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2020
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPER ÜNAL