โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการพยากรณ์ระดับความเสี่ยงจากการรับสัมผัสเสียงดังจากการทำครกหินของแรงงานนอกระบบ

มลพิษทางเสียงเป็นปรากฏการณ์ที่เป็นอันตรายต่อสุขภาพมนุษย์และอาจนำไปสู่การสูญเสียการได้ยินจากการทำงาน วัตถุประสงค์ของการศึกษาภาคตัดขวางนี้คือการสร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กลับ (BP-ANN) เพื่อทำนายคะแนนความเสี่ยงจากการรับสัมผัสเสียงของแรงงานนอกระบบผู้ประกอบอาชีพครกหินในตำบลพิชัย อำเภอเมือง จังหวัดลำปาง ประเทศไทยการศึกษานี้มุ่งเน้นการใช้โครงข่ายประสาทเทียม และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณเพื่อทำนายคะแนนความเสี่ยงการรับสัมผัสเสียงดังของแรงงานนอกระบบผู้ประกอบอาชีพครกหินที่สัมผัสกับระดับเสียงดัง ดำเนินการระหว่างเดือนสิงหาคมถึงกันยายน 2566 การเก็บรวบรวมข้อมูลใช้แบบสัมภาษณ์ที่พัฒนาโดยนักวิจัยและใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ในการวัดความดันเสียงและการสั่นสะเทือนที่มือและแขน แบบสัมภาษณ์ประกอบด้วยข้อมูลลักษณะประชากร ข้อมูลการทำงาน ความรู้ เจตคติ และการปฏิบัติเพื่อป้องกันการสัมผัสเสียง การวัดการสัมผัสเสียงและสั่นสะเทือนที่มือและแขน และคะแนนความเสี่ยงจากการสัมผัสเสียง การวิเคราะห์ข้อมูลใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ และโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กลับผลการศึกษาพบว่า มีปัจจัยเจ็ดประการที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับคะแนนความเสี่ยงจากการสัมผัสเสียงขณะทำงาน นำปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ทดสอบโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณพบว่า มีตัวแปรที่มีอิทธิพลสี่ตัว ได้แก่ ความสูงของคนงาน (เซนติเมตร) อาการเกี่ยวกับหู จำนวนชั่วโมงการทำงานต่อวัน และระดับความดันเสียงเทียบกับมาตรฐาน จากนั้นสร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่โดยการนำเข้าสี่ตัวแปรที่มีอิทธิพล แบบจำลองถูกสร้างเป็น 4-2-8-1 โดยใช้โมเมนตัม 0.05 อัตราการเรียนรู้ 0.06 และเวลาเรียนรู้ 100,000 รอบ การประเมินความแม่นยำในการทำนายคะแนนความเสี่ยงจากการสัมผัสเสียงใช้ค่า Mean Absolute Percentage Error (MAPE)การศึกษาพบว่า การทำนายโดยใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กลับมีความแม่นยำมากกว่าการทำนายด้วยแบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณโดยวิธีการคัดเลือกแบบปกติ โครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กลับให้ค่า MAPE เท่ากับ 0.87% ขณะที่แบบจำลองการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณโดยวิธีการคัดเลือกแบบปกติให้ค่า MAPE เท่ากับ 3.05%ทั้งนี้ ทั้งสองแบบจำลองมีค่า MAPE น้อยกว่า 10% ดังนั้นทั้งสองแบบจำลองนี้ถือว่ามีความแม่นยำมากและสามารถใช้ในการทำนายคะแนนความเสี่ยงจากการสัมผัสเสียงดัง ข้อมูลนี้สามารถใช้ในการวางแผนและแก้ไขปัญหาประเด็นดังกล่าวในอนาคตได้