Abstract
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.
| Original language | American English |
|---|---|
| Journal | Revista Científica de la UCSA |
| State | Published - 1 Jan 2017 |
COAR
- Article
Ulima Repository Subject
- Accidentes de trabajo
- Minería
- Seguridad industrial
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