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J-GLOBAL ID：201202221070571050   整理番号：12A0538987

インフラストラクチャー管理のための隠れMarkovモデルを用いた統計的劣化予測方法

A statistical deterioration forecasting method using hidden Markov model for infrastructure management

著者 (4件)： KOBAYASHI Kiyoshi (Dept. of Urban Management, Graduate School of Engineering, Kyoto Univ., Kyoto 615-8540, JPN) ,  KAITO Kiyoyuki (Dept. of Civil Engineering, Graduate School of Engineering,Osaka Univ., Suita, Osaka 565-0871, JPN) ,  LETHANH Nam (Inst. of Construction and Infrastructure Management, Swiss Federal Inst. of Technol. (ETH), Zurich 8093, CHE) ,  LETHANH Nam (Dept. of Urban Management, Graduate School of Engineering, Kyoto Univ., Kyoto 615-8540, JPN)
資料名： Transportation Research. Part B. Methodological  (Transportation Research. Part B. Methodological)
巻： 46  号： 4  ページ： 544-561  発行年： 2012年05月 
JST資料番号： D0725B  ISSN： 0191-2615  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： インフラストラクチャー管理の実行におけるMarkovモデルの適用は,劣化予測ツールとして広く記述されてきた。Markov連鎖モデルは,インフラストラクチャーシステムの劣化進行を予測するために,時間期間にわたる目視検査活動からのデータ監視を採用する。データ監視は,インフラストラクチャー管理の管理面の枠組みにおける,不可欠な部分を演ずる。その結果,劣化予測の正確さとライフサイクルの経費分析は,監視データの正しさに大きく依存する。しかしながら,実際には監視データはしばしば測定誤差と選定バイアスを含み,そのことは推定結果の正しさを弱める傾向がある。本稿において,著者らはデータ監視における選定バイアスと取り組むために,隠れMarkovモデルを提示する。選定バイアスはランダム変数と仮定される。事後確率分布,条件状態のランダム生成,およびモデルの諸パラメータと取り組むための手法として,Bayes推定およびMarkov連鎖モンテカルロシミュレーションが採用される。日本の国道システムへの経験的応用が提示され,本モデルの適用可能性を実証した。推定結果は,通常の多段階指数関数Markovモデルを採用して得られた特性と比較して,Markov遷移行列の特性が大幅に改善した事実を強調する。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *インフラストラクチャー ,  確率モデル ,  Bayes推定 ,  測定誤差 ,  バイアス ,  シミュレーション ,  *Markov連鎖 ,  状態推移行列 ,  予測 ,  国道 ,  *道路
準シソーラス用語： Bayes推測 ,  Markovモデル ,  モンテカルロシミュレーション ,  劣化予測

分類 (1件)： 道路の維持修繕  (RC08050E)

タイトルに関連する用語 (4件)： インフラストラクチャー ,  隠れMarkovモデル ,  統計 ,  予測方法