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J-GLOBAL ID：201702280422141454   整理番号：17A0371432

水道本管故障の予測:Bayesモデル更新法【Powered by NICT】

Predicting water main failures: A Bayesian model updating approach

著者 (4件)： Kabir Golam (School of Engineering, University of British Columbia (UBC), Kelowna, BC, Canada, V1V1V7) ,  Tesfamariam Solomon (School of Engineering, University of British Columbia (UBC), Kelowna, BC, Canada, V1V1V7) ,  Loeppky Jason (Department of Statistics, University of British Columbia (UBC), Kelowna, BC, Canada, V1V1V7) ,  Sadiq Rehan (School of Engineering, University of British Columbia (UBC), Kelowna, BC, Canada, V1V1V7)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 110  ページ： 144-156  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水道事業者はしばしば有効の保守,復旧,交換(M/R/R)行動計画を開発するための給水本管破壊予測モデルに依存している。しかし,給水本管破壊の理解は,種々の不確実性に起因する困難になる。本研究では,Bayes Weibull比例ハザード(BWPHM)モデルの性能を更新するために開発されたBayes更新に基づく給水本管破壊予測フレームワーク。カルガリー,アルバータ州,カナダの市の配水管網の鋳鉄とダクタイル鋳鉄管のモデル化破壊予測で説明した提案したフレームワークの適用性。新しいデータあるいは情報が利用可能になるときはいつでもBayes更新モデルは効果的に給水本管破壊予測を改善した。提案したフレームワークは不確実で進化する情報に照らしてモデル性能を評価でき,水道当局は財政的制約を考慮したサービスの許容レベルを達成するために役立つであろう。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 適応性 ,  アルバータ州 ,  鋳鉄 ,  不確実性 ,  *上水道 ,  カナダ ,  行動計画 ,  給水 ,  モデリング ,  許容量 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 配水管網 ,  破壊予測 ,  水道事業 ,  *Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 配水本管の破壊 ,  Bayes更新 ,  Bayesモデル平均化(BMA) ,  生存率分析 ,  ワイブル比例ハザードモデル(PHM) ,  信頼性 ,  不確実性

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 水道 ,  故障 ,  予測 ,  Bayesモデル ,  更新