Zurück Vor

Detailergebnis zu DOK-Nr. 79485

Rahmenwerk zur Datenbereinigung von Erfassungsdaten an Asphaltbefestigungen auf der Basis von Künstlichen Neuralen Netzen (Orig. engl.: Data cleaning framework for highway asphalt pavement inspection data based on artificial neural networks)

Autoren	C. Han W. Zhang T. Ma
Sachgebiete	12.1 Asphaltstraßen 11.1 Berechnung, Dimensionierung, Lebensdauer

International Journal of Pavement Engineering 23 (2022) Nr. 14, S. 5198-5210, 12 B, 6 T, zahlr. Q

Die Datenerfassung verschiedener Parameter ist von ausschlaggebender Bedeutung für die Erhaltung von Straßenbefestigungen und das gesamte Pavement Management System. Auf einer qualifizierten Datenerfassung basieren die Kenntnis über die Zustandsentwicklung und die Prognose der Schadensentwicklung und die Grundlagen zur Entscheidungsfindung der Entscheidungsträger. Zur Erhöhung der Datenqualität wird mit den im Bericht dargestellten theoretischen Untersuchungen ein Rahmenwerk zur Datenbereinigung von Erfassungsdaten an Asphaltbefestigungen entwickelt. Dieses beginnt mit der Analyse der Parameter, die zur Bewertung der Datenqualität verwendet werden. Mithilfe verschiedener Algorithmen wird die Abnormalität berechnet. Dazu wird ein Künstliches Neurales Netzwerk installiert. Fehlende Daten werden interpoliert und abnormale Daten werden entfernt. In einer Fallstudie wurde das Rahmenwerk angewendet auf über einen Zeitraum von fünf Jahren gemessene Spurrinnentiefen an einer Umgehungsstraße in der Provinz Jiangsu. Die Autoren resümieren, dass noch umfangreiche weitere Untersuchungen zur Verifizierung durchgeführt werden müssen.