Updating Bayesian Network for Diagnostic Failure Analysis of Construction Equipment
Notice bibliographique
Résumé
Updating Bayesian Network for Diagnostic Failure Analysis of Construction Equipment H. Q. Fan Pages 1550-1559 (2013 Proceedings of the 30th ISARC, Montréal, Canada, ISBN 978-1-62993-294-1, ISSN 2413-5844) Abstract: Construction equipment is an important type of resources of heavy construction contractors. Since equipment breakdowns can cause project delays and significant financial losses, the contractors are eager to know those factors causing equipment failures directly or indirectly, related to equipment design, maintenance, and operations. Although Bayesian network can be used for diagnostic analysis of failure events or making predictive analysis, building a Bayesian network for such purpose can be difficult as the cause-effect relations can be subjective and their conditional probabilities change with a wide variety of causal factors. A hybrid approach is proposed in this paper to update the Bayesian diagnostic network structures and parameters using real life data, the conditional probabilities and cause-effect relationships can be dynamically updated with observed failure records to reflect the real life situations of a complex equipment system. A case study is conducted to show the benefits of the hybrid approach in construction equipment diagnostic analysis. Keywords: Construction equipment maintenance; Bayesian network learning; Failure analysis; Decision support DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2013/0174 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».