Operational based stochastic cluster regression-based modeling for predicting condition rating of highway tunnels
Notice bibliographique
Résumé
Despite the higher capital costs of tunnels and supplementary cost of maintenance, fewer deterioration models have been built compared with other highway components. Most of these models were limited to structural defects, not operational conditions. Moreover, there are inherent subjectivity and inaccuracy of the developed models, which may affect the maintenance process. The aim of this research and proposed contribution are investigating and modeling the impact of explanatory variables and non-periodic maintenance effect on highway tunnel condition. The stochastic regression analysis has been conducted to come out with a realistic tunnel condition through the Monte Carlo simulation methodology. The research methodology consists of three phases: cluster analysis, regression modeling, and stochastic analysis. A dataset of 473 highway tunnels along 41 American states from the National Tunnels Inventory (NTI) has been used. Nine models have been developed with a high coefficient of determination (R 2 = 90.8%). The obtained results and the models could help advance the development of tunnel deterioration models from a management perspective, not only from the structural view. The developed models help highway authorities to prioritize the maintenance and objectively make informed investment decisions based on the historical data. This research has come as a response to the significant problems facing the highway authorities regarding tunnels and asset management.
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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) | 0,000 | 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 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 ».