Forecast to Probability of Risk Sea Accident With Machine Learning

Year 2022, Volume: 02 Issue: 02, 73 - 80, 31.12.2022

Ragıp Zilci Hakan Akyol

Abstract

In this study, maritime trade routes and maritime transportation, which constitute the most important building block of world trade, have been the biggest problem for years; It is aimed to examine the main causes of maritime accident/incidents that have caused death, injury and all kinds of losses by shedding light on. In this context, by classifying the said maritime accidents/incidents, it will be investigated which types of maritime accidents may occur due to which reasons. In the study, it is aimed to predict the probabilities of sea accidents that may occur in the future with the help of a data set consisting of information on previous years' maritime accidents, with the help of a model trained with machine learning methods. The machine learning model in question will be developed through the ptyhon software language, based on various Supervised Machine Learning algorithms and Artificial Neural Networks (ANN). The main aim to be achieved in this study is to develop a system that can predict maritime accidents and to raise awareness about preventing these accidents or taking precautions before these painful experiences occur.

Keywords

Machine Learning, Artificial Neural Network, Sea Accident, Binary Classification

Deniz Kazaları Risk Olasılığının Makine Öğrenmesi İle Tahmin Edilmesi

Abstract

Bu çalışmada, dünya ticaretinin en önemli yapı taşını oluşturan özellikle deniz ticaret yollarının ve deniz ulaşımının yıllarca başının en büyük derdi olmuş; ölüm, yaralanma ve bilumum kayıplara sebep olmuş olan deniz kazası/olaylarının başlıca nedenlerine ışık tutularak incelenmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda söz konusu deniz kazaları/olayları sınıflandırılarak hangi çeşit deniz kazasının hangi çeşit sebeplerden meydana gelebildiği araştırılacaktır. Çalışmada, geçmiş yıllara ait deniz kazalarına ilişkin bilgilerden oluşan bir veri setinin, makine öğrenmesi yöntemleri ile eğitilen bir model yardımıyla gelecekte oluşabilecek deniz kazası olasılıklarının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Söz konusu makine öğrenme modeli, çeşitli Gözetimli Makine Öğrenme algoritmaları ile Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network- ANN) konularını esas alarak Python yazılım dili aracılığıyla geliştirilecektir. Bu çalışmada ulaşılmak istenen esas amaç deniz kazalarına ilişkin önceden tahmin yapılabilecek bir sistemin geliştirilerek, bu kazaların önlenmesi veya bu acı tecrübelerin yaşanmadan önce tedbir alınmasına yönelik bir farkındalık oluşturmaktır.

Keywords

Machine Learning, Artificial Neural Network, Sea Accident, Binary Classification, Machine Learning, Artificial Neural Network, Sea Accident, Binary Classification

References

• [1] Deniz Kazalarını ve Olaylarını Araştırma ve İnceleme Yönetmeliği, 2014: Madde 4.
• [2] "shorturl.at/hkDJK" adresli web sitesinin "Gemiler Zehir Saçıyor" başlıklı ve 30.01.2012 tarihli haberi.
• [3] “Türk Bayraklı Gemilerin Karıştığı Deniz Kazaları ve Denizcilere Etkilerine İlişkin Bir Analiz”, Fatih YILMAZ, Mustafa Necmi İLHAN, Mart 2018.
• [4] TC. Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığının "https://atlantis.udhb.gov.tr/istatistik/diger_deniz_kazalari.aspx" adresli kurumsal web sitesi, son erişim tarihi 10.04.2021.
• [5] “Deniz kazalarında insan faktörü ve bir çözüm olarak e-seyir”, Bandırma Onyedi Eylül University, Mühendislik ve Doğal Bilimler Fakültesi, Ulaştırma Mühendisliği Bölümü, C.PENSE.
• [6] "https://tr.wikipedia.org" adresli web sitesi, son erişim tarihi 10.06.2021.
• [7] "https://veribilimcisi.com/" adresli web sitesi, son erişim tarihi 10.06.2021.
• [8] Kohavi, Ron (1995). "A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection." Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2 (12). San Mateo, CA: Morgan Kaufmann. Ss. 1137-1143.