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Accès ouvert déclaré 2019 article

Sewer Life Span Prediction: Comparison of Methods and Assessment of the Sample Impact on the Results

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : fi. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Survival models can support the estimation of the resources needed for future renovations of sewer systems. They are particularly useful, when a large share of network will need renovation. This paper studies modelling sewer deterioration in a context, where data are available for pipes selected for inspections due to suspected or experienced poor condition. We compare the random survival forest and the Weibull regression for modelling survival and find that both methods yield similar results, but the random survival forest performs slightly better. We propose a method for estimating the range in which the actual network survival curve lies. We conclude that in order to reach reliable results, a life span model needs to be constructed based on a random sample of pipes, which are then consecutively inspected and in addition, censoring and left truncation need to be accounted for. The inspection data applied in this paper had been collected with the aim of finding pipes in poor condition in the network. As a result, the data were biased towards poor condition and unrepresentative in terms of pipe ages.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Sewer Life Span Prediction: Comparison of Methods and Assessment of the Sample Impact on the Results
Date Crossref
16/12/2019
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Aalto University Department of Built Environment pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Department of Built Environment — Aalto University.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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