Detailergebnis zu DOK-Nr. 62479
Näherungsverfahren zur Identifizierung von statistischen Familien bei Unebenheitszunahmen durch eine Gruppenklassifikation/Interpretation von Zeitreihen und Ausreißerprobleme bei Unebenheitszunahmen - Auswertungen mit der statistischen Methode der Mi ndest-Message-Längen (MML) (Orig. engl.: An approach to identifying families in roughness progression through design group classification and MML inference / Interpreting time series roughness progression rates and identifying outlier types with MML inference)
| Autoren |
M. Byrne J. Sanjayan D. Albrecht |
|---|---|
| Sachgebiete |
14.2 Ebenheit, Befahrbarkeit |
ARRB 08 collaborate: Research partnering with practitioners: 23rd ARRB Conference Proceedings, 30 July - 1 August 2008, Adelaide, South Australia. Vermont South: ARRB Group, 2008, CD-ROM, 15 S., 4 B, 2 T, zahlr. Q / 15 S., 3 B, 2 T, 5 Q 5 Q
Die Autoren zeigen in zwei Fachbeiträgen die Anwendung der Statistischen Methode der Mindest-Message-Länge bei der Betrachtung und der Beurteilung einer Verschlechterung von Oberflächenmerkmalen von Straßen. In beiden Beiträgen wird das mathematisch-statistische Rüstzeug in notwendigen, aber relativ komplizierten Formeln dargestellt. Einmal wird auf Statistische Familienmodelle eingegangen, obwohl einige dieser Modelle häufig in einer Weise dargestellt werden, die den Nutzen derartiger Modelle herunterspielt. Ein einfacher Fall kann getrennte Verschlechterungsfunktionen für verschiedene Straßenklassen oder Befestigungsarten erzeugen. Beispielhaft wurde das Arbeiten mit Familien mit den Merkmalen Unebenheit und Lärm demonstriert. So wurden die genannten Merkmale einmal in einer Familie zusammengefasst und dann getrennt in jeweils einer Familie. Die durchgeführten linearen Regressionen über dem Alter der Straßen sind im zweiten Fall genauer. Das MML-Modell erwies sich vorliegend gegenüber dem der größten Wahrscheinlichkeit, dem Bayesischen Kriterium und dem Akaike-Kriterium, letzterem auch mit einer Korrektur sogenannter 2. Ordnung, überlegen. Im zweiten Bericht wird auf den Unebenheitswert RPR eingegangen, dessen Feststellung als hilfreiche Maßnahme zur Beurteilung des Gebrauchsverhaltens von Straßen bezeichnet wird. Dabei ergeben sich zwei Hauptprobleme. Die erfassten Daten können falsche Werte enthalten, obwohl sie den Trend als bestätigt dokumentieren. Derartige, wahrscheinliche Falschwerte bringen die RPR-Aussage bezüglich eines Fortschreitens in Schieflage. Auch hierbei wird die Behandlung mit einem MML-Modell als am günstigsten dargestellt.