May, 2023

基于技术驱动的路面养护一体化决策支持系统的研究：关注气候变化自适应风险评估框架

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TL;DR为应对气候现象引起的基础设施风险，提出了一种基于技术的自适应决策支持系统（TDADSS-IPM），采用贝叶斯信念网络（BBN）实现丹麦道路状况的实际情况。
decision support systemspavementmaintenancebayesian belief networksintegrated
发现论文，激发创造
  • 道路路段推荐维护的决策框架

    利用人工智能决策技术，通过预测道路性能、确定维护路线的优先级、基于过去维护效果评估和综合技术和管理指标进行维护决策、以及基于维护效果和推荐维护效果确定维护区段的优先级，实现了有限经费和历史维护管理经验的智能决策，提供科学工具和证据来帮助道路管理部门制定最佳维护计划和维护区段。

    Jul, 2023

  • 基于贝叶斯网络和深度强化学习的具有概率依赖性的退化系统的推断和动态决策

    本文提出了一种面向环境退化的工程系统的决策算法框架，通过部分可观察性马尔可夫决策过程来处理决策问题，采用深度去中心化多智能体演员 - 评论家强化学习方法对其进行优化，在工程领域实验表明，DDMAC 策略较之现状启发式方法提供了实质性的优势，并且 DDMAC 策略已内在地考虑了系统效应。

    Sep, 2022

  • 基于 LDM 系统的停车场场景动态风险评估方法

    基于车内外情景融合的动态风险评估方法，创建用于 ADAS 性能评估的多传感器数据集并融合车辆内外数据构建基于 LDM 的动态风险评估系统。

    Apr, 2024

  • 预防性维护调查：系统、目的和方法

    本文通过系统架构、目标和方法等方面，全面综述了预测性维护（PdM），并从知识、传统机器学习（ML）和 DL 等三个主要方面分类回顾了 PdM 系统中的故障诊断和预测方法，提出了重要的未来研究方向和目标。

    Dec, 2019

  • 基于多准则决策分析的 SMP 模型不确定性去除方法

    本研究旨在基于 TOPSIS 方法，设计一种结构化的方法，以预测异构自动化软件的可维护性并发现 GARF 技术表现最佳。

    Sep, 2022

  • RobustPdM：针对对抗攻击设计鲁棒的预测性维护

    提出一种端到端的方法，通过分析不同类型的对抗攻击并提出新的对抗性防御技术，设计对抗性强的预测性维修系统，利用 NASA 的 turbofan 引擎数据集进行评估，表明近似对抗性训练可以显著提高预测性维修模型的鲁棒性，同时提供比现有最先进的预测性维修防御方法多出 3 倍的鲁棒性。

    Jan, 2023

  • 基于拓扑凭证的路网方向性配置的数据驱动韧性框架

    通过整合优化的暴力搜索方法和决策支持框架以对道路配置进行排名，本研究提出了一种新颖的道路重配置技术，以增强交通流量，减少拥堵，并利用数据驱动决策来改善整体道路网络性能。该框架综合了多种准则决策分析方法、机器学习和网络科学指标，使交通规划者能够做出明智的决策，从而实现更可持续、高效和具有弹性的道路配置。

    Jan, 2024

  • 基于需求的数字孪生技术标准化预测性维护自动化路径规划的最新综述与综合

    这篇论文提出利用数字孪生解决预测性维护（PMx）面临的挑战，并促进大规模的自动化 PMx 应用，为此提供了一个基于需求的路线图，包括信息需求和功能需求的系统方法，并进行了文献综述以确定进一步的研究方向。

    Nov, 2023

  • 用于野外机器人自适应实验设计的决策支持系统分类

    基于决策支持系统（DSS）在其他领域中的成功案例，本文为自适应实验设计提出了通用术语和一个六阶段的 DSS 分类标准。通过人 - 机交互，旨在最大化信息获取，同时尽量减少实验成本，我们提出了使用 DSS 增强人类决策能力的方法，以协助决策制定者作出更坚实的决策。

    Oct, 2022

  • 评估养护政策对沥青路面功能性能的长期影响的因果推断方法

    结合经典因果结构模型和潜在结果模型框架，提出了一种新的因果推断方法，评估了五年维护期间四种预防性维护措施对纵向龟裂的长期效果，结果显示该方法能准确评估维护措施的效果并评估维护时间以保证不同的预防性维护方法的功能性能。该框架可帮助政策制定者制定适当的道路维护策略。

    May, 2024