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J-GLOBAL ID：202202291252911646   整理番号：22A0104808

道路プロジェクトにおけるコストオーバーラン発生に影響する社会地理学的要因の空間解析学習機械学習とGIS【JST・京大機械翻訳】

Spatial analysis leveraging machine learning and GIS of socio-geographic factors affecting cost overrun occurrence in roadway projects

著者 (3件)： Yun Jonghyun (Institute of Statistical Data Intelligence, Mansfield, TX 76063, USA) ,  Ryu Kyeong Rok (Department of Civil Engineering, The University of Texas at Arlington, 416 Yates Street, Arlington, TX 76019, USA) ,  Ham Suyun (Department of Civil Engineering, The University of Texas at Arlington, 416 Yates Street, Arlington, TX 76019, USA)
資料名： Automation in Construction  (Automation in Construction)
巻： 133  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0491A  ISSN： 0926-5805  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： 本研究は,輸送インフラストラクチャ改善プロジェクトにおけるSE因子とコスト超過の間の関係に関する情報が少ないため,社会経済的条件レバーグマシン学習技術と地理情報システムの文脈で,コストオーバーラン発生(COO)を分析した。著者らは,データセットの多重源における社会-地理空間特性を抽出し,COOとのそれらの関連を発見するためにランダムフォレストモデルを確立する。開発したモデルは,COOに影響する高度に重要な特徴を明らかにし,それは,元の量,元の期間,管理地区,車線の数,人口数16歳以上,通勤行動,産業地形,および平均温度を含み,社会経済的条件が実際のプロジェクト費用において重要な役割をしていることを示している。著者らの知見は,実務者と意思決定者が,計画,予算,および運用と保全におけるプロジェクトを取り囲む社会経済的条件のありそうな影響をより良く予測し,反映するのに役立つであろう。統計解析のためのソフトウェアは,github.com/jonghyun-yun/dicoにおいて見つけることができた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  *学習機械 ,  地理学 ,  通勤 ,  多重化 ,  ソフトウェア ,  インフラストラクチャー ,  平均気温 ,  意思決定者 ,  地理情報システム
準シソーラス用語： 社会経済 ,  ランダムフォレスト ,  *道路プロジェクト ,  空間解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 社会経済的条件 ,  ランダムフォレスト ,  分類 ,  可変重要性 ,  累積局所効果 ,  COO

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 道路プロジェクト ,  オーバーラン ,  社会地理学 ,  要因 ,  空間解析 ,  学習機械 ,  学習 ,  GIS