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J-GLOBAL ID：201702286930996841   整理番号：17A1713671

災害後のインフラストラクチャ回復:歴史的データを用いた回収率の予測【Powered by NICT】

Post-disaster infrastructure recovery: Prediction of recovery rate using historical data

著者 (2件)： Barabadi A. (Department of Engineering and Safety, UiT The Arctic University of Norway, Tromso, Norway) ,  Ayele Y.Z. (Department of Engineering and Safety, UiT The Arctic University of Norway, Tromso, Norway)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 169  ページ： 209-223  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  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： インフラストラクチャシステムの回収率は重大な関心事である;有効なリスク管理計画を得るために,回復時間の正確な予測が必要である。システムは,事故の時間,破壊事象の性質,周囲の環境に異なる回復経路,他の多くの要因を持っている可能性がある。,回復時間を推定するために採用されている,モデルは,そのような影響因子の効果を定量化できなければならない。欠損データ,解析者による不適切な仮定,適用可能な方法の欠如は,回収率解析のためのいくつかの実際的な課題である。本論文の目的は,これらの課題を解決するための方法論を開発することである。アベイラビリティと歴史的データの性質に基づいている;様々な段階,与えられたデータセットを分類する三群に含むを含まないまたは欠測データセット,均質なデータセット,および不均一データセット。,Bayes法は全くあるいは欠測データセットを処理するために用いた。不均一データセットグループでは,提案した方法論は,共変量に基づくモデルの応用を示唆した。最後に,均質なデータセットに対して,この方法は統計学的傾向試験を採用し,適切な回帰モデルを見出した。方法論の応用は実際の事例研究により説明した。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： リスク管理 ,  事例研究 ,  *回収率 ,  モデル ,  アベイラビリティ ,  *インフラストラクチャー ,  統計学 ,  回帰モデル
準シソーラス用語： 共変量 ,  Bayes法 ,  欠測値 ,  影響因子 ,  回復時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 回復力 ,  回収率 ,  インフラストラクチャ ,  ロバスト性 ,  回帰モデル ,  Bayesアプローチ

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 災害 ,  インフラストラクチャ ,  回復 ,  歴史 ,  回収率 ,  予測