Redes Neuronales para el reconocimiento de patrones no tradicionales en la predicción de accidentes fatales en la industria minera peruana
Descripción del Articulo
La investigación propone utilizar redes neuronales para el reconocimiento de patrones no tradicionales en la predicción de accidentes fatales en la industria minera peruana para lo cual explora 6,568 reportes y 239 Informes de Investigación del Ministerio de Energía y Minas reportados entre 2010-201...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Institución: | Universidad de Lima |
| Repositorio: | ULIMA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/4814 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12724/4814 https://doi.org/10.18004/ucsa/2409-8752/2017.004(02)006-012 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Seguridad industrial Accidentes de trabajo Minería https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 |
| Sumario: | La investigación propone utilizar redes neuronales para el reconocimiento de patrones no tradicionales en la predicción de accidentes fatales en la industria minera peruana para lo cual explora 6,568 reportes y 239 Informes de Investigación del Ministerio de Energía y Minas reportados entre 2010-2015. La investigación concluye con un error de precisión de 0.0761% la existencia de patrones no tradicionales como la complejidad operacional, experiencia laboral o disponibilidad de equipos que presentan alta influencia en la accidentabilidad y desarrolla un instrumento para predecirla con fines académicos e industriales. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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