Yapı üretim sürecindeki iş kazaları şiddetinin ön bilgilendirilmiş yapay öğrenme metodu ile tahmini

Bu çalışmada, yapı üretim sürecinde meydana gelen iş kazalarında, kaza şiddeti ile kaza önlemleri arasındaki ilişki araştırılmıştır. Bunun için geçmiş kaza verileri kullanılarak, ilerideki iş kazalarında hangi önlemlerin alınması gerektiği ve bu önlemlerin alınmaması halinde kaza sonucunun ne olabileceğini tahmin edebilen bütünleşmiş bir model geliştirilmiştir. Bu tahmin modeli, günümüzde araştırmacıların sıklıkla kullandığı AHP (Analitik Hiyerarşi Prosesi) ve YSA (Yapay Sinir Ağları) metotlarının zayıf kaldıkları noktada birbirlerini tamamlaması amacıyla, birbirine entegre edilerek oluşturulmuştur. Oluşturulan bu ön bilgilendirilmiş yapay sinir ağı modelinin anlamlılığı bir saha çalışması yapılarak gerçek veriler ile test edilmiştir. Örneklem için ulusal ve uluslararası literatürde en çok ölümle sonuçlanan 4 (dört) tür iş kazası seçilmiş ve her kaza türü için, aynı şirkette, 35 (otuz beş) geçmiş kaza verisi toplanmıştır. YSA metodu giriş ağırlıklarını önceden anlamlandıran AHP metodu için ikili kıyaslama verileri, profesyonel bir anket firması tarafından sektörde görev yapan iş sağlığı ve güvenliği uzmanlarından, anket yöntemi ile elde edilmiştir. Elde edilen bu geçmiş kaza verilerinden 120 adedi ağların eğitilmesinde, 20 adedi de test edilmesinde kullanılmıştır. Ön bilgilendirilmiş yapay sinir ağları için iki farklı aktivasyon fonksiyonu kullanılarak iki alternatif ağ konfigürasyonu oluşturulmuş olup aynı konfigürasyona sahip bir ön bilgilendirmesiz yapay sinir ağı ile kıyaslama yapılmıştır. Yapılan analizler sonucu ön bilgilendirme aşamasının yapay sinir ağlarının öğrenme oranını eğitim veri setinde %5, test veri setinde %15 artırdığı görülmüştür. Ayrıca ön bilgilendirilmiş yapay sinir ağlarında parabolik aktivasyon fonksiyonlu alternatif yüksek bir öğrenme performansı göstererek risk azaltıcı önlemler ile kaza şiddeti arasındaki ilişkinin, toplanan kaza verileriyle sınırlı olmak kaydıyla, %90 oranında anlamlı olduğu görülmüştür.