Zastosowanie inteligencji obliczeniowej sieci Bayesa do oceny ryzyka powstania uszkodzeń budynków na terenach górniczych ebook PDF

Zastosowanie inteligencji obliczeniowej sieci Bayesa do oceny ryzyka powstania uszkodzeń budynków na terenach górniczych
ebook PDF

rok wydania: 2023

format: PDF
liczba stron: 156 (PDF)
liczba plików do pobrania: 1 (PDF)
rozmiar pliku do pobrania: 5,7 MB

Zastosowanie inteligencji obliczeniowej sieci Bayesa do oceny ryzyka powstania uszkodzeń budynków na terenach górniczych
ebook PDF

Spis treści
Streszczenie / 5
Summary / 6

Od Autora / 7

1. Wprowadzenie / 9
1.1. Budownictwo na terenach górniczych i oddziaływania górnicze / 9
1.2. Wpływ eksploatacji górniczej na budynki / 15
1.3. Ocena ryzyka powstania uszkodzeń / 19
1.4. Najnowsze doświadczenia dotyczące powstawania uszkodzeń w budynkach na skutek eksploatacji górniczej / 20

2. Problematyka uszkodzonych budynków poddanych wpływom górniczym / 27
2.1. Metody oceny możliwości powstania uszkodzeń budynków na terenach górniczych / 27
2.2. Doświadczenia ze stosowania metod inteligencji obliczeniowej w budownictwie na terenach górniczych / 36
2.3. Wnioski z analizy źródeł literaturowych / 38

3. Charakterystyka utworzonej bazy danych / 41
3.1. Uwagi ogólne / 41
3.2. Charakterystyka badanej zabudowy / 41
3.3. Uszkodzenia budynków / 48
3.4. Oddziaływania górnicze w rejonie badanej zabudowyv / 50

4. Charakterystyka metod inteligencji obliczeniowej / 53
4.1. Podstawy metodyczne dotyczące inteligencji obliczeniowej / 53
4.2. Sieć Bayesa (BN – Bayesian Network) / 54

5. Model oceny ryzka powstania uszkodzeń jako sieć Bayesa / 63
5.1. Informacje ogólne i przygotowanie danych do analiz / 63
5.2. Interpretacja wyników oraz przyjęty sposób ich weryfikacji / 65
5.3. Wyniki obliczeń otrzymane dla sieci Bayesa z wykorzystaniem różnych metod uczenia struktury sieci / 67
5.4. Analiza wpływu zmiennych wejściowych na prognozowaną kategorię uszkodzeń / 89

6. Warianty wykorzystania utworzonego modelu oceny ryzyka powstania uszkodzeń w budownictwie na terenach górniczych / 95
6.1. Uwagi ogólne / 95
6.2. Symulacja działania modelu do predykcji powstania uszkodzeń danej kategorii / 95
6.3. Wykorzystanie sieci w przypadku diagnozy przyczyn zaobserwowanych uszkodzeń / 99
6.4. Wykorzystanie sieci w przypadku niepełnych danych / 100
7. Podsumowanie, wnioski oraz dalsze kierunki badań / 105

Bibliografa / 109

Załącznik 1. Zestawienie danych z podziałem na zmienne, ich stany i liczności w zbiorach / 123
Załącznik 2. Tablice prawdopodobieństw warunkowych (CPT) dla struktury BN, metody uczenia TAN-CL i funkcji celu AIC / 129