Detailergebnis zu DOK-Nr. 60626
Der Einsatz von Verfahren zum Auffinden und zur Aufbereitung von Daten bei der Planung von Straßenerhaltungsmaßnahmen (Orig. engl.: The use of data mining techniques for road maintenance planning)
| Autoren |
B. Festa L. Sparavigna G. Giulana |
|---|---|
| Sachgebiete |
12.0 Allgemeines, Management |
Third European Pavement and Asset Management Conference, Coimbra, Portugal, July 7-9, 2008: Proceedings. Coimbra: Universidade de Coimbra, 2008, CD-ROM, 10 S., 1 B, 2 T, 24 Q (Paper No. B5.4)
In den letzten 20 Jahren hat die Verfügbarkeit von Daten durch die Verbreitung von Computern beträchtlich zugenommen. Begünstigt wurde das durch eine Abnahme des Verhältnisses von Kosten zur Kapazität von Speichermedien mit der Zunahme von Berechnungsmöglichkeiten moderner Prozessoren. Die klassischen Methoden der Datenverwaltung ermöglichen zwar eine Fülle von Daten zu speichern und auch abzurufen, aber man kann daraus allein keine Informationen für maßgebliche Entscheidungen erhalten. Deshalb wurde hier eine auf die Erhaltung von Straßen ausgerichtete Technologie vorgestellt, der ein Bayes’sches Wahrscheinlichkeitsmodell zugrunde liegt. Dieses Modell besteht aus einer Reihe zufälliger Variablen und einer Zuordnung zu Randbedingungen mit abnehmender relevanter Bedeutung. So wurden hier für die Verhältnisse bei Straßen folgende 6 Variablen gewählt: die Griffigkeit, die Makrotextur, die Witterung (Regen), der Straßentyp, das Verkehrsaufkommen und besondere Bedingungen. Diese Merkmale bilden mit einer abnehmenden Bedeutung von 1 bis 4 die in Tabellenform dargestellte Ausgangsnetzstruktur des Modells; dabei sind den ersten beiden Variablen zahlenmäßige Grenzwerte oder Bereiche und den übrigen Variablen Beschreibungen oder auch gar nichts zugeordnet. Die statistische Behandlung und Auswertung des Modells mit einer Fülle von Daten zeigt, dass es nach Vorliegen von Erhebungen zur Infrastruktur möglich ist, in eine sinnvolle Planung zur Straßenerhaltung einzugreifen. Letztlich wurde noch der Versuch unternommen, das Modell auf die Entwicklung von Schadensparametern auszudehnen.