Capturing variability in pavement performance models from sufficient time-series predictors: a case study of the New Brunswick road network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes the use of multi-level Bayesian modeling for calibrating mechanistic model parameters from historical data while capturing reliability by estimating a desired confidence interval of the predictions. The model is capable of estimating the parameters from the observed data and expert criteria even in cases of missing data points. This approach allows rapid generation of several deterioration models without the need to partition the data into pavement families. It estimates posterior distributions for model coefficients and predicts values of the response for unobserved levels of the causal factors. A case study from the New Brunswick Department of Transportation is used to calibrate a simplified mechanistic pavement roughness progression model based on 6-year international roughness index (IRI) observations. The model incorporates the effects of pavement structural capacity in terms of deflection basin parameter (AREA) in place of the modified structural number, traffic loading (ESAL) and environmental factors. The results of the model showed that, as expected, chipseal roads have higher as built roughness and deteriorate faster than asphalt roads. Sensitivity analysis of the deterministic (the mean predictions) part of the model showed that in New Brunswick where traffic is relatively low the environment is the most important factor.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle