Identifying hidden patterns in offshore vessel accidents using association rule mining
Ushbu tadqiqot sabab bo'lgan omillar o'rtasidagi yashirin va mazmunli munosabatlarni aniqlashga qaratilgan uyushmasi ustuvorligini foydalanish offshor tomirlari jalb baxtsiz hodisalar o'rganib baxtsiz hodisalar Konchilik usuli. Shu munosabat bilan, 374 offshor kema halokati hisobotlari yordamida tahlil qilinadi Apriori algoritmi. Bundan tashqari, omillarni o'rganish uchun logistik regressiya tahlili o'tkaziladi ta'sir hodisa zo'ravonlik. 'offshore qo'llab-quvvatlash kemalari', 'FOC', '12 yoshdan oshgan kemalar' va 'jiddiy hodisa' qoidalar shakllantirishda eng tez-tez mahsulot edi. Logistik Regressiya uyushma qoidalaridagi narsalar jiddiy baxtsiz hodisalar ehtimoli yuqori ekanligini namoyish etadi umumiy yo'qotish, kemaning yoshi, turi va bayrog'i kabi o'zgaruvchilar. Biroq, kema turi bo'yicha ' neft exploration va burg'ulash kemalari' va 'offshore qurilish kemalari' talabga javob bo'lishi uchun belgilanadi offshore qo'llab-quvvatlash tomirlari ' dan. Natijalar offshor operatorlar uchun foydali va tegishli bo'lishi mumkin hokimiyat.
Obuna bo'lish uchun tizimga kiring
Nashrning boshqa sonlari