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ベイジアンネットワークによる地下鉄トンネルの変状観測確率の検討

机译：贝叶斯网络对地铁隧道变形观测概率的检验

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We usually secure the safety of structures in subway tunnel by general inspection. But there is no risk in-dex which can be compared on all our lines. When there are some deformed places with same degree of soundness, we have decided repair priority by tacit knowledge. However, the judgment with high validity, high interpretability and independently of individual experiences is required now. And, in the present state, a few spalling occurs even though carful inspection is carried out. For this reason, we aimed at real-izations of the certain and efficient maintenance. We analyzed causal relationship between deformations by processing sored inspection data statistically with Bayesian network method. And also, it was possible to get the connivance points, and evaluation standard for the priority part of repair due to calculating obs-ervation possibility of deformation. The paper describes a concept of the index, calculation method and obtained results.%確実かつ効率的な維持管理の実現を目指して，蓄積された全般検査の結果をベイジアンネットワークを用いて統計処理し，変状間の因果関係を分析した.その結果，算出された変状の観測確率により，見逃し可能性のある箇所や措置を優先すべき箇所を選択する際の判断材料を得ることができた.
机译：通常，我们通过一般检查来确保地铁隧道内结构的安全。但是没有风险指数可以在我们所有生产线上进行比较。当有一些变形程度相同的健全地方时，我们已通过隐性知识确定了维修优先级。但是，现在需要具有高有效性，高解释性和独立于个人经验的判断。并且，在当前状态下，即使进行仔细检查，也会发生一些剥落。因此，我们的目标是实现某些有效的维护。通过贝叶斯网络方法统计处理粉刺检测数据，分析了变形之间的因果关系。而且，由于计算了变形的观察误差，因此可以获得维修的重点点和评估标准。本文描述了索引的概念，计算方法和获得的结果。％确実かつ效率的な维持管理実现を目指して，蓄积された全般検查の结果をベイジアンネットワークを用いて统计处理し，変状间の因果关系を分析した。その结果，算出された変状の観测确率により，见逃し必然のある箇所や措置を优先をき箇所を选択する际の判断材料を得ることができた。

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