Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4081
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core Alanı | Değer | Dil |
---|---|---|
dc.contributor.author | Altınpınar, İshak | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-14T11:23:04Z | - |
dc.date.available | 2022-06-14T11:23:04Z | - |
dc.date.issued | 2020-06 | - |
dc.identifier.uri | http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4081 | - |
dc.description.abstract | Emniyet kültürü Çernobil'de meydana gelen kazanın ardından günümüze kadar gerçekleşen bir dizi endüstriyel kaza soruşturmasında başrolde bulunmaktadır. Güçlü emniyet kültürüne sahip kuruluşların işyeri kazalarını önlemede etkili olduğu yaygın olarak kabul edilmektedir. Çok fazla değişkenin etkin olduğu, emniyet kültürünün, anlaşılması ve modellenmesi karmaşık ve zorlayıcı olabilmektedir. Karmaşık ve zorlayıcı problemlerin çözümünde kullanılan teknikler günden güne gelişmektedir. Bu sebeple, yapılan tezde yapay zekâya dayanan yöntemler ve istatistik teknikleri birlikte kullanılmıştır. İstatistik tekniklerinden çoklu lojistik regresyon analizi (ÇLRA) kullanılırken yapay zekâ yöntemlerinden ise yapay sinir ağları (YSA) tercih edilmiştir. ÇLRA ikiden fazla kategorisi olan bir bağımlı ve birçok bağımsız değişken arasındaki ilişki incelebilmektedir. YSA ise insan beynini taklit edebilen bu şekilde insanlar gibi öğrenebilen, öğrendiği bilgiyi yorumlayabilen ve bu çıktıları kullanarak sonuç üretebilen sistemlerdir. Bu sayede içerisinde çok fazla alt başlık bulunduran, emniyet kültürünün kazalara olan etkisinin modellenmesinde ÇLRA ve YSA kullanılmasının mümkün olduğu görülmüştür. Tez kapsamında belirlenen 218 kaza veya kazaya yaklaşma olayının emniyet kültürü alt başlıkları özelinde değerlendirilme yapılmıştır. ÇLRA %83.5 oranında sonuçları doğru sınıflandırmış ve altı alt başlığı model için anlamlı bulmuştur. YSA ise %88.1 oranında kaza sonuçlarını doğru sınıflandırmış bütün alt başlıklar model için anlamlı bulunmuştur. | tr_TR |
dc.language.iso | tr | tr_TR |
dc.publisher | Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.subject | Çoklu Lojistik Regresyon, Denizcilik, Emniyet Kültürü, Gemiadamları, Yapay Sinir Ağları. | tr_TR |
dc.subject | Artificial Neural Networks, Maritime, Multiple Logistic Regression, Safety culture, Seafarer | tr_TR |
dc.title | Denizcilikte emniyet kültürü modellemesi | tr_TR |
dc.title.alternative | Safety culture modelling in maritime | tr_TR |
dc.type | Thesis | tr_TR |
Koleksiyonlarda Görünür: | Deniz Ulaştırma ve İşletme Mühendisliği |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
634379.pdf | 4.51 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.