پیش بینی عوامل خرابی پلها با استفاده از تکنیک داده کاوی درخت تصمیم(CART) (مطالعه موردی: پل های بتنی جاده ای استان زنجان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی عمران،دانشکده فنی و مهندسی، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران

2 گروه مهندسی عمران،دانشکده فنی و مهندسی،واحد قزوین ،دانشگاه آزاد اسلامی ،قزوین،ایران

چکیده

سیستم مدیریت پلهای بتنی جاده ای در حال استفاده در ایران، یک مدل توصیفی بر مبنای برداشت وضعیت عناصر پلها و امتیاز بندی پلها بر مبنای میزان خرابی عناصر آن است. از آنجا که ایرادات بسیاری بر استفاده از آماره های توصیفی در تحلیل داده های انبوه وارد است لذا این پژوهش روش داده کاوی(درخت تصمیم) را به منظور تحلیل عمقی داده ها و ستاده های ایجاد شده بر مبنای مشاهدات عینی کارشناسان و انجام محاسبات شاخص خرابی پلها جایگزین تحلیل توصیفی در دستور کار خود قرار داده است.

برای این منظور، داده های مانند مشخصات و ویژگی های فیزیکی، شرایط جوی و اقلیمی و ترافیکی موثر بر روی پلها و ستاده ای بنام شاخص های خرابی(بر اساس فرمول و جداول مدلهای مرسوم) پلهای بتنی با دهانه بالای 6 متر جاده ای 5 محور اصلی استان زنجان با استفاده از روش درخت تصمیم و نرم افزار Rapid Miner مدلسازی و تحلیل گردیدند. نتایج این پژوهش نشان داد که روش درخت تصمیم، قابلیت بالایی جهت پیش بینی و اولویت بندی عوامل موثر بر خرابی های پلها را در مقایسه با مدلهای مرسوم را دارا می باشد. در خصوص پلهای مورد مطالعه، مشخص گردید که مهمترین فاکتور موثر در خرابی آنها، عامل درصد وسیله سنگین عبوری نسبت به کل تردد عبوری از روی پل می باشد. همچنین پیش بینی شد که پلهایی که درصد فوق در آنها از 19.5 درصد بیشتر باشد، در رنج پل های با خرابی خیلی زیاد قرار خواهند گرفت.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Prediction of Bridge Damage Factors Using Decision Tree Technique (Case Study: Concrete Rad Bridges in ZANJAN Province-IRAN)

نویسندگان [English]

  • ali medghalchi 1
  • pooria rashvand 2
  • Ali Delnavaz 1
1 Department of Civil Engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
2 Department of Civil Engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
چکیده [English]

The current management system for concrete road bridges in Iran is primarily based on a descriptive model, which assesses the condition of bridge elements and assigns grades based on the level of deterioration. However, there have been concerns raised about the use of descriptive statistics when analyzing large amounts of data. In order to address these concerns, this research incorporates the data mining method known as decision tree analysis.

The decision tree analysis involves in-depth examination of data, including objective observations by experts and calculations of damage indices. Paul has introduced this method to replace descriptive analysis in his research. To conduct this study, various data such as physical characteristics, atmospheric and climatic conditions, traffic conditions, and deterioration indices (derived from established formulas and tables) of concrete bridges with spans exceeding 6 meters on a main 5-axis road in Zanjan province were collected. The decision tree method, along with Rapid Miner software, was utilized to model and analyze this data.

The research findings indicate that the decision tree method demonstrates a high level of accuracy in predicting and prioritizing factors that contribute to bridge damage, surpassing the capabilities of conventional models. Specifically, the study reveals that the percentage of heavy vehicles passing over a bridge is the most significant factor influencing its damage. Furthermore, it predicts that bridges with a percentage exceeding 19.5% would fall into the category of heavily damaged bridges.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Concrete road bridges
  • data mining
  • decision tree
  • ZANJAN province
  • forecast
دوره 24، شماره 69
زمستان 1401
اسفند 1401
  • تاریخ دریافت: 16 فروردین 1401
  • تاریخ بازنگری: 24 مرداد 1402
  • تاریخ پذیرش: 26 مهر 1402