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Detailergebnis zu DOK-Nr. 58957

Anwendung des Data-Minings zur Modellierung des Aufbauverhaltens - eine Fall-Studie (Orig. engl.: Application of data-mining in pavement performance modelling - a case study)

Autoren	M. Byrne J. Sanjayan D. Albrecht
Sachgebiete	12.0 Allgemeines, Management

Road & Transport Research 14 (2005) Nr. 4, S. 27-44, 11 B, 7 T, 12 Q

In der vorgestellten Untersuchung werden zwei verschiedene Verfahren zur Beschreibung des Verhaltens von Fahrbahnaufbauten verglichen. Das eine Verfahren basiert auf der Betrachtung der Unterhaltungskosten, das andere auf der Zustandsveränderung der Oberflächeneigenschaften. Der Zweck der Untersuchung war, mithilfe des Data-Minings Informationen zu erhalten, welche Faktoren diese Verfahren maßgeblich beeinflussen. Die Analysen betrachteten auf Netzebene Variablen, die nicht spezifisch für die Zustandsprognose verwendet werden; es wurde u. a. Straßentyp, Geometrie und tatsächliche Nutzung betrachtet. Die Ergebnisse wurden mit dem bestehenden mechanischem Prognosemodell ARRBTR (Network Level Roughness Deterioration Model) verglichen. Die Ergebnisse zeigten zunächst eine Prognosequalität von 75 %, gemessen an dem vorhandenen Modell. Aus dem Data-Mining Modell konnte eine Reihe von Erkenntnissen abgeleitet werden, u. a. dass die jährliche Verkehrsmenge, der Schwerverkehrsanteil, Umweltfaktoren wie Klima und Regen sowie Bodenart maßgeblichen Einfluss auf das Verhalten der Befestigung haben. Die Ergebnisse zeigen, das Data-Mining zu diesem Zweck eingesetzt werden kann und die bisherigen Erkenntnisse eine gute Basis für weitere Entwicklungen darstellen.