Decision trees in the analysis of the intensity of damage to portal frame buildings in mining areas

• Autorzy: Firek K. , Rusek J. , Wodyński A.

Identyfikatory

DOI

10.1515/amsc-2015-0055

Warianty tytułu

PL

Drzewa decyzyjne w analizie intensywności uszkodzeń budynków halowych na terenach górniczych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents a preliminary database analysis regarding the technical condition of 94 portal frame buildings located in the mining area of Legnica-Głogów Copper District (LGOM), using the methodology of decision trees. The scope of the analysis was divided into two stages. The first one included creating a decision tree by a standard CART method, and determining the importance of individual damage indices in the values of the technical wear of buildings. The second one was based on verification of the created decision tree and the importance of these indices in the technical wear of buildings by means of a simulation of individual dendritic models using the method of random forest. The obtained results confirmed the usefulness of decision trees in the early stage of data analysis. This methodology allows to build the initial model to describe the interaction between variables and to infer about the importance of individual input variables.

PL

Celem prezentowanych w artykule badań było sprawdzenie możliwości pozyskiwania informacji na temat udziału uszkodzeń w zużyciu technicznym zabudowy terenu górniczego z wykorzystaniem metody drzew decyzyjnych. Badania przeprowadzono na podstawie utworzonej przez autorów bazy danych o stanie technicznym i uszkodzeniach 94 budynków typu halowego, usytuowanych na terenie górniczym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Do analiz przyjęto metodę drzew decyzyjnych CART – Classification & Regression Tree, na bazie której utworzono model aproksymujący wartość zużycia technicznego budynków. W efekcie ustalono wpływ poszczególnych zmiennych na przebieg modelowanego procesu (Rys. 3 i 4). W drugim etapie, stosując metodę losowych lasów przeprowadzono weryfikację wyników uzyskanych dla modelu utworzonego metodą CART (Tab. 2). Przeprowadzone badania pozwoliły na ustalenie udziałów wyspecyfikowanych kategorii uszkodzeń elementów badanych budynków w ich stopniu zużycia technicznego. Największy udział w zużyciu technicznym budynków stwierdzono w przypadku uszkodzeń ścian wypełniających i osłonowych, warstw elewacyjnych oraz wewnętrznych elementów wykończeniowych. Z kolei najmniej istotny wpływ na stopień zużycia budynków mają uszkodzenia elementów stężających oraz zewnętrznych. Z rezultatów przeprowadzonych badań wynika, że wykorzystanie metody drzew decyzyjnych może okazać się przydatne w początkowej fazie analizy danych. Pozwala ona na utworzenie wstępnego modelu oraz wnioskowanie o udziałach poszczególnych zmiennych wejściowych w zmienności zmiennej zależnej. Zaletę metody drzew decyzyjnych stanowi fakt, iż mimo niejawnej reprezentacji ostatecznego podziału przestrzeni wielowymiarowej, struktura drzewa jest w pełni przejrzysta i pozwala na interpretację powiązań przyczynowo-skutkowych w modelu. Drzewa decyzyjne, oprócz aproksymacji funkcji wielu zmiennych, pozwalają na analizę struktury utworzonego systemu z możliwością jego adaptacji do innych modeli wnioskowania (np. sieci Bayesowskich bądź rozmytych systemów regułowych), oraz ocenę istotności poszczególnych zmiennych wejściowych.

Słowa kluczowe

EN

damage to buildings; portal frame buildings; mining area; technical wear; decision tree

PL

uszkodzenia budynków; budynki halowe; teren górniczy; zużycie techniczne; drzewo decyzyjne

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 60, no. 3
• Strony: 847--857
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Firek K.

• AGH University of Science and Technology, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland

autor

Rusek J.

• AGH University of Science and Technology, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland

autor

Wodyński A.

• AGH University of Science and Technology, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Krakow, Poland

Bibliografia

• [1] Inventory sheets, 2002-2010. Arkusze inwentaryzacyjne zabudowy miasta Polkowice i Lubin wraz z oceną odporności na wpływy górnicze, wykonane w Katedrze Geodezji Inżynieryjnej i Budownictwa AGH w latach 2002-2010. Prace niepublikowane.
• [2] Barycz S., Oruba R., 2009. Industrial reinforced concrete chimneys resistance to the influence of mining activities. Arch. Min. Sci., Vol. 54, Iss. 4.
• [3] Borisov A., Runger G., Torkkola K., Tuv E., 2009. Feature Selection with Ensembles, Artificial Variables, and Redundancy Elimination. Journal of Machine Learning Research.
• [4] Breinman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.I., 1984. Classification and regression trees. Belmont, Calif.: Wadsworth.
• [5] Carey V., Dudoit S., Gentleman R., Huber W., Irizarry R., 2005. Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor Statistics for Biology and Health. Springer Science+Business Media Inc., New York.
• [6] Ćwik J., Koronacki J., 2005. Statystyczne systemy uczące się. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
• [7] Firek K., 2009. Proposal for classification of prefabricated panel building damage intensity rate in mining areas. Arch. Min. Sci., Vol. 54, Iss. 3.
• [8] Freund R., Shapire R., 1997. A decision-theorethic generalization of online learning and an application to boosting. Journal of Computer and System Science, 55.
• [9] Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., 2009. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. Springer Series in Statistics.
• [10] Morzy T., 2013. Eksploracja danych. Metody i algorytmy. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• [11] Ostrowski, J., Ćmiel A., 2008. The use of a logit model to predict the probability of damage to building structures in mining terrains. Arch. Min. Sci., Vol. 53, Iss. 2.
• [12] Stąpor K., 2011. Metody klasyfikacji obiektów w wizji komputerowej. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• [13] Statistica 2011. Data analysis software system, version 10, www.statsoft.com, StatSoft, Inc.
• [14] Wodyński A., 2007. Zużycie techniczne budynków na terenach górniczych (The process of technical wear of buildings in mining areas). Uczelniane Wydawnictwa Naukowo Dydaktyczne AGH, Kraków.