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    零食新鲜化,来伊份的产品溯源里藏着这些秘密···

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    发布时间:2022/01/04

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    发布时间:2020/03/13

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通过预测未来来改善人行道网络

发布时间:2020/02/08 要闻 浏览次数:612

 
在美国,大约有418万英里的道路,规划路面维护似乎是一个艰巨的过程。
当前,交通运输部(DOT)倾向于依靠过去的做法或专家意见来制定维护决策。但是由于有4,200亿美元的美国高速公路维修积压,这些传统方法的效力正在降低。取而代之的是,交通运输部需要更多量化方法来管理其紧张的预算并修复其老化的道路。
麻省理工学院混凝土可持续发展中心(CSHub)的研究人员最近在《交通研究C部分:新兴技术》中发表了一篇名为概率概率路径依赖(PTPD)的方法,即郭凤迪,杰里米·格里高利和兰道夫·柯链。 PTPD的性能要优于传统模型,后者在给定的案例研究中将需要额外增加10%的年度预算才能达到相同的网络性能水平。
CSHub研究人员通过面对许多传统模型都回避的基本问题来实现这一目标:不确定性。
适应不确定性
摊铺充满不确定性。从人行道的恶化到材料的价格,DOT无法确定五年,十年或20年后的状况。而且,预测和合并这些不确定性可能会证明具有挑战性,足够了,因此许多模型将其完全打折了。
传统上,大多数模型会权衡网络每个部分的维护决策的成本和收益,以选择最佳网络。他们的分析趋向于根据当年或将来的固定维护方法来计算成本和收益,而不考虑分析期间的不确定性。
郭说:“这可能意味着他们计划在其整个生命周期中每次都以相同的方式维护新的路面。” “问题是,这通常是不可能的。随着时间的流逝,材料价格的变化,人行道的恶化率甚至是处理路径的改变(这是采取的维护行动的顺序)都将要求未在原始模型。”
为了使DOT有效地管理其网络,它们最好适应治疗路径的依赖性和不确定性。
CSHub的研究试图创建一种为他们提供最大适应性的新模型。为此,他们考虑了未来情况下的数千种治疗方案。
他们的模型采用自下而上的方法,着眼于人行道网络中的每个路段。对于每个细分市场,它都会评估每种可能的初始处理方法以及材料价格和恶化情况的未来情况。从那里,为方案和初始治疗的每种组合确定一条最佳治疗路径及其总成本。
将所有这些可能性摆在眼前,CSHub研究人员随后针对初始处理方案和未来方案的每种组合,计算了路面性能(路面的表面质量)某些结果的可能性。考虑到可能发生的所有可能的变化,这使他们能够捕获哪些治疗方法可能会获得最佳结果。然后,对于每个细分,模型会确定具有最佳可能结果的两种治疗方案。
郭说:“要在最后两个选项之间进行选择,我们的模型还要考虑与每个可用预算相关的风险。”
在这种情况下,风险指的是治疗的实际效果可能会偏离其平均预期效果。方差越大,离群方案越极端,则风险越大。但是,这是一个折衷方案-风险较高的处理也可能会产生更好的性能。
因此,由DOT决定他们愿意承担多少风险。正是这种风险水平决定了他们将为路面网络中的每个路段选择的最后两个选项中的哪个。
实践中的铺路
在他们的论文中讨论的几个案例研究中,CSHub研究人员分析了风险水平如何影响其模型内治疗方法的选择,以及与传统模型相比其模型如何。他们发现,当DOT不太愿意冒险承受段性能的意外结果时,他们的模型偏向于该段的薄沥青覆盖层,这是一种较便宜的治疗选择。但是,随着风险规避的增加,情况正相反。该模型取而代之的是更昂贵的混凝土覆盖层和路段的完整重建。
怎么来的?
它归结为材料的价格。
郭说:“与沥青不同,混凝土价格波动性较低。” “这意味着DOT可以可靠地预测混凝土处理的成本。这可以防止由于沥青价格意外上涨而导致的成本超支。”
路面性能也会发生相同的折衷。
郭说:“虽然风险较高的治疗可能会提供更好的绩效结果,但这些结果更有可能会有所不同。” “另一方面,较低风险的处理将提供更一致的性能-尽管性能可能会略低。”
最终,研究人员发现,具有中等风险规避性,沥青和混凝土混合的模型具有最佳效果,因为它们可以优化平均性能和性能可变性。
然后,研究人员将其具有中等风险的PTPD模型与DOT当前使用的常规成本收益方法进行了比较。
经过20年的分析,他们发现PTPD模型的性能优于传统模型。
尽管传统模型可以在短期内优化成本和性能,但它并未预期未来的不确定性。这导致了更频繁,更便宜的治疗,这些治疗最初改善了结果,但随着时间的流逝,其效果更差,成本更高。
相反,PTPD模型具有长远的眼光。它考虑了不确定性,因此,可以更好地预期并适应未来的变化。
这意味着它在网络的几个关键,使用频繁的部分中加大了前期投入。结果,整个网络的性能和成本优势直到分析阶段的后期才显现出来。到那时,网络不再需要更简单,更便宜的治疗方法。
实际上,要想实现成本效益模型和PTPD模型,在给定的案例研究中,DOT必须在20年内花费10%以上。
将来,郭和他的同事希望将他们的分析扩展到整个美国道路系统。除了成本和性能外,他们还打算衡量铺路决策的环境足迹。
面对不确定性是困难的。但是,使用他们的最新模型,CSHub研究人员可以做到这一点。他们没有轻视不确定性,而是直面挑战。因此,DOT可能很快会期望减少积压和改善道路。