Advanced Water Main Deterioration Model Using Bayesian Geoadditive Quantile Regression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Once installed, water pipes “condition degrade” until failure. Utility managers anticipate the failure of water mains through a proactive management of urban water systems. In proactive management, deterioration models are used to predict the actual condition of uninspected pipes and forecast the future condition of all the pipes in the network. For an efficient planning, these models' predictions should be as close as the observed conditions of pipes during inspections. High‐degree polynomials can capture the complexity of water pipes deterioration process. However, these polynomials wiggly estimate such relationships and are unsatisfactory in some regions where they fail to fit the observed data. Flexible regression techniques that enable automatic data‐driven estimation of nonlinear relations between covariates and response constitute an alternative approach that can represent the stochastic deterioration process. In this article, a semiparametric deterioration model based on geoadditive quantile regression with smooth nonlinear function estimation of the effects of continuous covariates is proposed. The results confirm the nonlinear assumption of the continuous covariates and highlight factors contributing to the appearance of extreme values in the response variables. Maps representing the effects of the unobserved covariates on the pipes breakage rate are also produced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».