Predicting the structural condition of individual sanitary sewer pipes with random forests
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
Closed-circuit television inspections of sewer condition deterioration as required for proactive management are expensive and hence limited to portions of a sewer network. The data mining approach presented herein is shown capable of unlocking information contained within inspection records and enhances existing pipe inspection practices currently used in the wastewater industry. Predictive models developed using the random forests algorithm are found capable of predicting individual sewer pipe condition so that uninspected pipes in a sewer network with the greatest likelihood of being in a structurally defective condition state are identified for future rounds of inspection. Complications posed by imbalance between classes common within inspection datasets are overcome by first establishing the classification task in a binary format (where pipes are in either good or bad structural condition) and then using the receiver-operating characteristic (ROC) curve to establish alternative cutoffs for the predicted class probability. The random forests algorithm achieved a stratified test set false negative rate of 18%, false positive rate of 27% and an excellent area under the ROC curve of 0.81 in a case study application to the City of Guelph, Ontario, Canada. The novel inclusion of condition information of pipes attached at either the upstream or downstream manholes of an individual pipe enhances the predictive power for bad pipes representing the minority class of interest (reducing the false negative rate to 11%, reducing the false positive rate to 25% and increasing the area under the ROC curve to 0.85). An area under the ROC curve >0.80 indicates random forests are an “excellent” choice for predicting the condition of individual pipes in a sewer network.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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