水資産管理のための予測解析:機械学習と生存解析【JST・京大機械翻訳】

Rahbaralam Maryam; Modesto David; Cardus Jaume; Abdollahi Amir; Cucchietti Fernando M

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202374325961 整理番号：22P0168431

水資産管理のための予測解析:機械学習と生存解析【JST・京大機械翻訳】

Predictive Analytics for Water Asset Management: Machine Learning and Survival Analysis

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発行年： 2020年07月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ライフサイクルを通しての飲料水パイプネットワークの維持のための性能と優先順位付け資源を理解することは,水資産管理の鍵となる部分である。この重要なネットワークの革新は,一般的に,パイプへの物理的アクセスを得るための困難または不可能性によって妨げられる。水管故障の予測のための統計的および機械学習フレームワークを研究した。短期予測と生存解析の古典的と近代的分類器を採用して,より広範な展望と長期予測を提供し,通常,再生の経済分析に必要とした。これらのモデルを豊かにするために,著者らは,水分布領域知識に基づく新しい予測子を導入し,現代のオーバーサンプリング技術を採用して,毎年観測された少数の故障から来る高い不均衡を修復した。事例研究では,スペイン,バルセロナの配水ネットワーク内のすべてのパイプの故障記録を含むデータセットを用いた。結果は,パイプ形状,年齢,材料,および土壌被覆などの重要な危険因子が,他者の間で影響を明らかにし,また,ユーティリティ管理者が,より情報のある予測保全作業を行うのを助けることができる。【JST・京大機械翻訳】

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水源,取水,送水,配水,給水 , 人工知能

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