Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Regression methods for predicting rate and type of failures of water conduits

Tytuł:
Regression methods for predicting rate and type of failures of water conduits
Metody regresyjne do przewidywania poziomu awaryjności i rodzaju uszkodzeń przewodów wodociągowych
Autorzy:
Kutyłowska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/388508.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
regression methods
water supply network
kind of damage of water conduits
metody regresyjne
sieć wodociągowa
rodzaj uszkodzeń przewodów wodociągowych
Źródło:
Ecological Chemistry and Engineering. A; 2017, 24, 2; 193-205
1898-6188
2084-4530
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
This paper demonstrates that regression trees (RT) and classification trees (CT) can be applied to predict the rate and type of failures of water conduits. An analysis by means of a tree building algorithm consists in finding a set of logical division conditions and determining correlations between the predictors (independent variables) and the dependent variable, in consequence of which prediction results are obtained. The failure rate of distribution pipes (DP) and house connections (HC) was predicted on the basis of operational data for the years 2008–2014 for one water supply zone of a medium-sized Polish city. The independent variables were: the length of a particular type of conduits and the number of DP and HC failures recorded in a particular year. Separate regression tree models were created for modelling the failure rate of respectively DP and HC. In the case of the classification problem, one model was built for jointly DP and HC failures. In this model the qualitative dependent variable was type of failure while the predictors were material and conduit diameter and type. The results indicate that the RT method can be used to evaluate the failure rate of water conduits. Whereas the classification of failure types was not fully satisfactory, which means that further research in this area is needed. The calculations were performed using Statistica 13.1.

W pracy przedstawiono możliwość zastosowania drzew regresyjnych i klasyfikacyjnych (RT i CT) do przewidywania wskaźnika intensywności uszkodzeń przewodów wodociągowych oraz rodzaju uszkodzenia. Analiza wykorzystująca algorytm budowy drzew polega na znalezieniu zbioru logicznych warunków podzia łu oraz znalezieniu relacji pomiędzy predyktorami (zmiennymi niezależnymi) a zmienną zależną, co w konsekwencji prowadzi do uzyskania wyników prognozowania. Przewidywanie wskaźnika awaryjności przewodów rozdzielczych i przyłączy wykonano na podstawie danych eksploatacyjnych z lat 2008–2014 dla jednej wybranej strefy zasilania w wodę średniej wielkości polskiego miasta. Zmiennymi niezależnymi były: długość danego typu przewodów oraz liczba uszkodzeń zaobserwowanych w danym roku na rurociągach rozdzielczych i przyłączach. Stworzono oddzielne modele drzew regresyjnych do modelowania awaryjności przewodów rozdzielczych i przyłączy. W przypadku zagadnienia klasyfikującego zbudowano jeden model opisujący łącznie uszkodzenia zaobserwowane na rurociągach rozdzielczych i przyłączach. W tym modelu jakościow ą zmienną zależną był rodzaj uszkodzenia, a predyktorami materiał, średnica i typ przewodu. Uzyskane wyniki wskazują, że metoda RT może być stosowana do oceny poziomu awaryjności przewodów wodoci ągowych. Natomiast klasyfikacja rodzaju uszkodzeń nie była całkowicie satysfakcjonująca, co świadczy o konieczności prowadzenia dalszych badań w tym zakresie. Obliczenia przeprowadzono w programie Statistica 13.1.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies