Bayesian geoadditive water pipe failure forecasting model by optimizingthe updating period
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
Abstract Municipal water managers rely on pipe deterioration models to plan maintenance, repair, and replacement. Although efforts have been made to increase their accuracy, these models are subject to uncertainties in the predictions. In this paper, an optimization procedure of the Bayesian updating period of the parameters of an existing deterioration model is proposed to sequentially reduce the uncertainty in the prediction of the water pipe breakage rate variable. This latter is modeled using a structured geoadditive regression technique where covariates are allowed to have linear (e.g., categorical) and nonlinear (e.g., continuous) relationships with the response variable. Unknown and unobserved covariates are included in the model through a geospatial component that captures spatial auto-correlations and local heterogeneities. The optimization procedure searches through the time series data to identify the optimal updating period horizon that corresponds to the minimum error between the predicted coefficient of determination between predictions and observations using the unupdated and updated models. The process is repeated until the entire time series data is covered. The application of this approach to failure data of large Canadian urban water systems shows a significant reduction in the uncertainty of the parameters and increases the accuracy in the prediction of the output response variable.
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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 | 0,001 |
| 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