Derivation of prescriptive accident prevention model from predictive models using ml algorithms

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.