Detailergebnis zu DOK-Nr. 76159
Entwicklung von Leistungsvorhersagemodellen für Pavement-Management-Systeme in Kommunalverwaltungen bei fehlenden Altersdaten (Orig. engl.: Developing performance prediction models for pavement management systems in local governments in absence of age data)
| Autoren |
N. Kargah-Ostadi Y.(M.) Zhou T. Rahman |
|---|---|
| Sachgebiete |
1.1 Organisation 12.0 Allgemeines, Management |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2673, H. 3, 2019, S. 334-341, 7 B, 1 T, 13 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Erhaltungsmanagement-Systeme (Pavement Management-Systeme, PMS) verwenden einen strategischen und datengesteuerten Ansatz zur Optimierung der Budgetzuweisung für verschiedene Instand- und Unterhaltungsprojekte (I&U). Leistungsprognosemodelle werden bei PMS verwendet, um den optimalen Zeitpunkt für die I&U-Eingriffe auf jedem Fahrbahnabschnitt zu bestimmen. Viele lokale Straßenbauverwaltungen verwenden empirische Regressionsmodelle, die auf vergangenen Zustands- und Altersdaten basieren. Häufig sind diese Behörden mit begrenzten Ressourcen für die Datenerfassung und einer hohen Personalfluktuationsrate konfrontiert, was allesamt zu unzureichenden oder unzuverlässigen Daten über die Bauhistorie und das Alter der Straßenbeläge führt. Der Artikel empfiehlt einen einfachen praktischen Ansatz für Kommunalverwaltungen zur Entwicklung von Leistungsvorhersagemodellen in Ermangelung zuverlässiger Altersdaten der Schichten. Außerdem werden bewährte Verfahren für die Datenvorverarbeitung und die Validierung der Modellvorhersagefähigkeit synthetisiert. Anstatt Regressionsmodelle auf der Grundlage von Zustand und Alter zu verwenden, wird die sogenannte "Belagsverschlechterungsrate" auf jedem Zustandsniveau geschätzt. Ähnlich wie beim Übergangswahrscheinlichkeitskonzept (transition probability) nach Markov wird angenommen, dass die Verschlechterungsraten für jede Familie von Belägen unabhängig von der Zeit und nur vom aktuellen Zustandsniveau abhängig sind. Für jedes Paar nachfolgender Zustandsmessungen auf einem Abschnitt wird der Unterschied im Zustandswert durch den Unterschied in der Messzeit normiert. Diese Verschlechterungsraten werden dann auf der Grundlage des anfänglichen Zustandsniveaus für jedes Messpaar in Bins ("Behälter“) klassifiziert. Die durchschnittliche Verschlechterungsrate für alle Datensätze in jedem "Behälter“ wird dann zur Erstellung einer Verschlechterungskurve verwendet. Dieser Ansatz wird in der Arbeit anhand realer, aber anonymer Daten der Behörde demonstriert.