Scalable probabilistic deterioration model based on visual inspections and structural attributes from large networks of bridges
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Visual inspections of large networks of bridges yield millions of data points scattered across thousands of structural elements. Alongside visual inspections, structural attributes such as age, location and traffic load provide contextual information about the deterioration patterns in the network. Leveraging this network-scale data for modeling deterioration is challenging, especially when each structural element has few inspections over a long period of time. Moreover, as new bridge information and inspections are added each year, it is strictly important for deterioration models to be scalable. This paper addresses these challenges by proposing a scalable probabilistic approach for modeling deterioration of large networks of bridges. The new framework consists of state-space models (SSM) for modeling the deterioration based on visual inspections and a Bayesian neural network (BNN) that factors-in information about structural attributes. The role of the BNN model is to learn the mapping between the initial distribution of the deterioration speed and the structural attributes of each bridge. The new framework is shown to be computationally efficient and can seamlessly incorporate a large number of structural attributes, which alleviates the need for feature selection. In addition, the proposed framework incorporates a new approach for learning the inspectors’ uncertainty parameters which is shown to provide better generalization. The experiments in this study are based on real data from the network of bridges in the province of Quebec, Canada. • Scalable probabilistic deterioration model for large networks of bridges. • Deterioration modeling is based on visual inspections while considering structural attributes. • A new approach for quantifying the uncertainty associated with each inspector. • Validation analyses on inspection data from the network of bridges in the Quebec province.
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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