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Detailergebnis zu DOK-Nr. 69280

Verbesserte Imputation fehlender Straßenbrauchbarkeitsdaten unter Verwendung von Hilfsvariablen (Orig. engl.: Improved imputation of missing pavement performance data using auxiliary variables)

Autoren	J. Farhan T.F. Fwa
Sachgebiete	11.1 Berechnung, Bemessung, Lebensdauer 12.0 Allgemeines, Management

Journal of Transportation Engineering 141 (2015) Nr. 1, S. 04014065/1-8, 5 B, 4 T, 19 Q

Zum Zweck des statistischen Verfahrens der Imputation mit fehlenden Daten bei der PMS-Erfassung wurde eine verbesserte Methode vorgeschlagen, bei der eine multiple Annäherung erreicht wird. Das ist so zu verstehen, dass außer den üblichen Brauchbarkeitsdaten auch Straßeneigenschaften und Verkehrsbedingungen erfasst werden. Die theoretischen Grundlagen und die Vorgehensweise mit dem zugehörigen Formelwerk werden erläutert. Die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Annäherung wird mithilfe einer Studie zum Langzeitgebrauchsverhalten (LTTP) aus dem Jahr 2013 deutlich gemacht. Die üblicherweise erfassten Daten sind: 1. Ebenheit, 2. Spurrinnentiefe, 3. Griffigkeit, 4. Straßenzustandsindex und 5. Tragfähigkeitswert. Neben diesen Brauchbarkeitsdaten werden bei den meisten Erhebungen auch die nicht straßenspezifizierten Merkmale registriert: 1. Datum und Zeit der Messung, 2. Temperatur, 3. Verkehrsaufkommen und 4. Zeitpunkt und Art einer Erhaltungs- oder Wiederherstellungsmaßnahme. Zur Veranschaulichung der Auswirkung des Imputationsverfahrens wurden zwei Fälle mit einer Betrachtung einer unterschiedlichen Datenanhäufung rechnerisch durchgespielt, und zwar mit reellen Werten von 9 Straßenabschnitten. Im Fall A wurden fehlende Daten einer Spurrinnentiefe und Hilfsdaten wie Ebenheit, Tragfähigkeit und äquivalente Achslast, jede einzeln für sich und auch in Kombination behandelt. Dagegen zeigt Fall B das Gleiche für fehlende Ebenheit und dabei als Hilfsdaten Spurrinnentiefe, Tragfähigkeit und äquivalente Achslast. Die Auswertung erfolgt über den mittleren absoluten Fehler in % (MAPE) und den normalisierten mittleren quadratischen Fehler (NRSME).