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Detailergebnis zu DOK-Nr. 79161

Prognose der Erhaltungsmaßnahmen auf Netzebene mithilfe von Algorithmen des Maschinellen Lernens mit mehreren Klassifizierungen (Orig. engl.: Prediction of network level pavement treatment types using multi-classification machine learning algorithms)

Autoren	F.J. Jooste S.B. Costello S. Rainsford
Sachgebiete	12.0 Allgemeines, Management 11.1 Berechnung, Dimensionierung, Lebensdauer 1.5 Straßendatenbank

Road Materials and Pavement Design 24 (2023) Nr. 2, S. 410-426, 3 B, 13 T, zahlr. Q

Entscheidungen der Straßenbauverwaltungen im Pavement Management System (PMS) führen zu Maßnahmen für spezielle Zeitpunkte und Straßenabschnitte. Daneben entscheiden die Ingenieure aufgrund ihrer Erfahrungen. Wenn die Prognose des PMS deutlich von den Einschätzungen der Experten und Entscheidungsträger abweicht, wird in Neuseeland eine spezielle Untersuchung durchgeführt. Dazu entwickeln die Autoren in mehreren Stufen ein Modell für die Prognose von Maßnahmenarten. Es werden dabei Algorithmen des Maschinellen Lernens angewendet, welches ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz darstellt. Es werden mehrere Klassifizierungen angewendet. Zunächst wird für die Analyse eine Datenbank entwickelt. Dann wird deren Auswertung unter Heranziehung der Zustandsdaten erläutert. Bei dem entwickelten Modell werden die Datenkategorien bevorzugt, die den größten Einfluss auf die Prognose haben. Das Modell weist mit 80 % eine gute Genauigkeit auf.