Application of BN in Risk Diagnostics Arising from the Degree of Urban Regeneration Area Degradation - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Application of BN in Risk Diagnostics Arising from the Degree of Urban Regeneration Area Degradation

Abstrakt

Urban regeneration as a complex project, generates many extremely specific threats affecting the increase of investment risk. Its unique nature causes that probability parameter, normally applied in the process of risk quantification, is extremely difficult to estimate. Due to lack of historical data urban regeneration related activities are therefore associated with uncertainty. According to the authors, a useful tool for resolving the above issues may prove to be Bayesian networks (BN). Beliefs based on expert knowledge should be considered as a subjective measure, nevertheless BN also allow to combine this information with objective results of conducted research. The authors built a model representing various urban regeneration risk areas, where the analysis covers degradation of the urban regeneration area. The article also presents selected parameters allowing for diagnostics of technical condition of buildings, road pavement and underground infrastructure in the area of urban regeneration.

Cytowania

  • 8

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 6

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pobierz publikację
pobrano 27 razy
Wersja publikacji
Accepted albo Published Version
Licencja
Copyright (2017 IEEE)

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:
Proceedings - 2017 Baltic Geodetic Congress (Geomatics), BGC Geomatics 2017 strony 83 - 88
Język:
angielski
Rok wydania:
2017
Opis bibliograficzny:
Apollo M., Grzyl B., Miszewska E..: Application of BN in Risk Diagnostics Arising from the Degree of Urban Regeneration Area Degradation, W: Proceedings - 2017 Baltic Geodetic Congress (Geomatics), BGC Geomatics 2017, 2017, ,.
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/bgc.geomatics.2017.47
Bibliografia: test
  1. T. Abel, "Ocena stanu technicznego oraz badania trudno dostępnych obiektów podziemnej infrastruktury sieciowej," Inżynieria Bezwykopowa, vol.6, 2012 (in Polish).
  2. M. Apollo and M. Kembłowski, "Modelowanie ryzyka przy pomocy sieci zorientowanych obiektowo," Materiały budowlane, 2016 (in Polish). otwiera się w nowej karcie
  3. A. C. Constantinou, N. Fenton and M. Neil, "Integrating Expert Knowledge with Data in Bayesian Networks: Preserving Data -Driven Expectations when the Expert variables Remain Unobserved," Expert Systems with Applications 56 / 2016. otwiera się w nowej karcie
  4. Fig. 4. Tornado graph for the target node: Degradation risk (state of the variable: High) taking into account the set of evidences presented on Fig.3. otwiera się w nowej karcie
  5. M. Apollo and E. Miszewska-Urbańska, "Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności przy użyciu sieci Bayesa -przykład zastosowania," Logistyka vol.6, 2014 (in Polish).
  6. A. Jakubczyk-Galczynska and R. Jankowski, "Traffic-induced vibrations. The impact on buildings and people," Environmental Engineering. Proceedings of the ICEE vol.9. Vilnius Gediminas Technical University, Department of Construction Economics & Property, 2014. otwiera się w nowej karcie
  7. A. Janowski, J. Sarbiewska and M. Klatka-Gigiel, Opracowanie metodyki sieciowej oceny nośności nawierzchni na podstawie pomiaru ugięć pod obciążeniem dynamicznym, GDDKiA, Warszawa, 2008 (in Polish).
  8. R.S. Kenett and S. Ron, Bayesian network: Theory, applications and sensitivity issues. Encyclopedia with Semantic Computing and Robotic Inteligence vol.01, I.01/2017. otwiera się w nowej karcie
  9. U. Kjaerulff and A. Madsen, Bayesian Networks and Influence Diagrams. A Guide to Construction and Analysis, Springer Science+Business Media, LLC, 2008. otwiera się w nowej karcie
  10. A. Madsen, F. Jensen, M. Karlsen and N. Soendberg-Jeppesen (2014) "Bayesian Networks with Function Nodes," in: van der Gaag L.C., Feelders A.J. (eds) Probabilistic Graphical Models, PGM 2014, Lecture Notes in Computer Science, vol. 8754. Springer, Cham otwiera się w nowej karcie
  11. K. Michalik, "Diagnostyka, badanie i ocena stanu technicznego budynków cz. 1," Materiały dydaktyczne Wyższej Szkoły technicznej w Katowicach, 2013 (in Polish).
  12. L. Niedostatkiewicz and M. Niedostatkiewicz, "Aktualny stan techniczny i uwarunkowania eksploatacyjne obiektów budownictwa mieszkaniowego i użyteczności publicznej," FRIL, Gdańsk, 2005 (in Polish).
  13. Ocena stanu technicznego nawierzchni dróg powiatowych na terenie powiatu kołobrzeskiego, Dokument ZDPK. Kołobrzeg, 2011 (in Polish). otwiera się w nowej karcie
  14. Oprogramowanie AgenaRisk. Bayesian Network and Simulation Software for Risk Analysis and Decision Support.
  15. M. Rokiel and C. Magott, "Diagnostyka w renowacji budynków cz. 2," Inżynier Budownictwa, 2011 (in Polish). otwiera się w nowej karcie
  16. Ustawa z dnia 7 lipca 1994 r. Prawo budowlane. Tekst ujednolicony z dnia 19.08.11. (in Polish) otwiera się w nowej karcie
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 96 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi