Bu çalışmada
Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak Türkiye geneli için iş kazası tahmin
modelleri geliştirilmiştir. Bu modeller kullanılarak Türkiye‘nin 2025 yılına
kadar olan süreçte, iş kazası, ölü ve sürekli iş göremezlik sayıları farklı üç
senaryo ile tahmin edilmiştir. Model geliştirilirken sigortalı işçi, işyeri, iş
kazası, ölü ve iş göremezlik sayıları model parametreleri olarak kullanılmış ve
bu parametrelere ait 1970 - 2010 yılları
arasındaki verilerden yararlanılmıştır. YSA modelinde 2-5-1 ağ mimarisi en
uygun mimari olarak belirlenmiŞtir. Ağların gizli katmanında sigmoid, çıkış
katmanında da doğrusal fonksiyon kullanılmıştır. Ağın eğitiminde ise ileri
beslemeli geri yayılım algoritmasından yararlanılmıştır. Modelin
uygulanabilirliği için ağımız 1970-2004 yılı arasında eğitilerek 2005-2010 yılları
tahmin ettirilmiştir. Çıkan sonuç gerçek değerlerle kıyaslanmış ve
uygulanabilir olduğu görülmüştür. Geliştirilen bütün modellerin performansları
Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH), Ortalama Mutlak Hata (OMH) ve Ortalama
Karesel 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).
Occupational Accident Accident Prediction Models Artificial Neural Networks Turkey
Bölüm | Makaleler |
---|---|
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 15 Ocak 2013 |
Gönderilme Tarihi | 23 Ekim 2017 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2013 Cilt: 5 Sayı: 1 |