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J-GLOBAL ID：201702236045093797   整理番号：17A1564244

カイ二乗自動相互作用検出(CHAID)法を用いた予測解体廃棄物発生のための新しいアプローチ【Powered by NICT】

New approach for forecasting demolition waste generation using chi-squared automatic interaction detection (CHAID) method

著者 (4件)： Cha Gi-Wook (Department of Architectural Engineering, Dankook University, 152 Jukjeon-ro, Suji-gu, Yongin 16890, South Korea) ,  Kim Young-Chan (Innovative Durable Building and Infrastructure Research Center, Hanyang University, 55 Hanyangdaehak-ro, Sangnok-gu, Ansan 426-791, South Korea) ,  Moon Hyeun Jun (Department of Architectural Engineering, Dankook University, 152 Jukjeon-ro, Suji-gu, Yongin 16890, South Korea) ,  Hong Won-Hwa (School of Architecture, Civil, Environmental and Energy Engineering, Kyungpook National University, 80 Daehak-ro, Buk-gu, Daegu 41566, South Korea)
資料名： Journal of Cleaner Production  (Journal of Cleaner Production)
巻： 168  ページ： 375-385  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0750A  ISSN： 0959-6526  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,既存の研究とは異なることを建築解体廃棄物(DW)の分類法を提案し,解体廃棄物生成速度(DWGR)予測モデルを開発することである。目的を達成するために,ディシジョンツリー(DT)法である,カイ二乗自動相互作用検出器(CHAID)を用いた。さらに,796棟の建物が建物による除去直前の実際の測定による廃棄物発生量を計算するデータ収集法を用いて測定した。CHAIDを用いた結果は,DWタイプ間の複雑な影響関係とDW発生に影響する種々の因子を容易に理解することを可能にする。CHAID法はDWGRを予測のために開発した。分割サンプル検証を本研究で適用したCHAIDアルゴリズムの予測性能を確認した。結果は,本研究の予測性能は,以前の研究のそれよりも高いことを示した。特に,コンクリートのCHAIDモデルはコンクリート生成の約98.9%を分類した。本研究のCHAIDモデルを以前の構築事例から開発したので,意思決定における建設会社と建物解体業者を支援することができる。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： 意思決定 ,  ディシジョンツリー ,  アルゴリズム ,  検出器 ,  *相互作用 ,  予測モデル ,  *予測 ,  コンクリート ,  データ収集
準シソーラス用語： 予測性能 ,  生成速度 ,  分類法 ,  *解体廃棄物 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 解体廃棄物 ,  廃棄物発生量 ,  廃棄物管理 ,  決定木 ,  カイ二乗自動相互作用検出

分類 (1件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相互作用 ,  法 ,  予測 ,  解体廃棄物