Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen

Ennakoiva kunnossapito säästää aikaa ja rahaa. Tässä työssä sovitetaan kallioon louhitun tunnelin vaurioaineistoon hierarkkinen Bayes-malli, jolla vaurioiden kehittymistä voi ennustaa. Ennusteiden avulla kunnossapitoa voi kohdentaa tarvealueille ennakoivasti ja ehjäksi ennustetuilla alueilla tarkast...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Julkunen, Teemu
Other Authors: Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta, Faculty of Sciences, Matematiikan ja tilastotieteen laitos, Department of Mathematics and Statistics, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Master's thesis
Language:fin
Published: 2021
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/79017
_version_ 1828193067046273024
author Julkunen, Teemu
author2 Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta Faculty of Sciences Matematiikan ja tilastotieteen laitos Department of Mathematics and Statistics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Julkunen, Teemu Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta Faculty of Sciences Matematiikan ja tilastotieteen laitos Department of Mathematics and Statistics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Julkunen, Teemu Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta Faculty of Sciences Matematiikan ja tilastotieteen laitos Department of Mathematics and Statistics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Julkunen, Teemu
datasource_str_mv jyx
description Ennakoiva kunnossapito säästää aikaa ja rahaa. Tässä työssä sovitetaan kallioon louhitun tunnelin vaurioaineistoon hierarkkinen Bayes-malli, jolla vaurioiden kehittymistä voi ennustaa. Ennusteiden avulla kunnossapitoa voi kohdentaa tarvealueille ennakoivasti ja ehjäksi ennustetuilla alueilla tarkastusväliä voi harventaa. Aineistona tässä työssä käytetään käytetyn ydinpolttoaineen loppusijoituslaitoksen ONKALO®n ajotunnelin vaurioita, joita on kerätty vuosina 2016--2020. Yleisesti tunnelissa voi esiintyä useita eri vauriotyyppejä. Valittu hierarkkinen Bayes-malli huomioi spatiaalisen riippuvuuden lisäksi myös vauriotyyppien väliset riippuvuudet satunnaisvaikutusten korreloituneisuudella. Ajallinen kehitys puolestaan mallinnetaan satunnaisvaikutusten odotusarvon kautta autoregressiivisesti. Bayesiläinen lähestymistapa mallintamisessa mahdollistaa mallin sovituksen, vaikka aineistossa on puuttuvaa tietoa, kunhan tietyt edellytykset ovat voimassa.
first_indexed 2021-12-17T21:59:47Z
format Pro gradu
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Karvanen, Juha", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Julkunen, Teemu", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2021-12-17T08:21:54Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2021-12-17T08:21:54Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2021", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/79017", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Ennakoiva kunnossapito s\u00e4\u00e4st\u00e4\u00e4 aikaa ja rahaa. T\u00e4ss\u00e4 ty\u00f6ss\u00e4 sovitetaan kallioon louhitun tunnelin vaurioaineistoon hierarkkinen Bayes-malli, jolla vaurioiden kehittymist\u00e4 voi ennustaa. Ennusteiden avulla kunnossapitoa voi kohdentaa tarvealueille ennakoivasti ja ehj\u00e4ksi ennustetuilla alueilla tarkastusv\u00e4li\u00e4 voi harventaa. Aineistona t\u00e4ss\u00e4 ty\u00f6ss\u00e4 k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n k\u00e4ytetyn ydinpolttoaineen loppusijoituslaitoksen ONKALO\u00aen ajotunnelin vaurioita, joita on ker\u00e4tty vuosina 2016--2020.\n\nYleisesti tunnelissa voi esiinty\u00e4 useita eri vauriotyyppej\u00e4. Valittu hierarkkinen Bayes-malli huomioi spatiaalisen riippuvuuden lis\u00e4ksi my\u00f6s vauriotyyppien v\u00e4liset riippuvuudet satunnaisvaikutusten korreloituneisuudella. Ajallinen kehitys puolestaan mallinnetaan satunnaisvaikutusten odotusarvon kautta autoregressiivisesti. Bayesil\u00e4inen l\u00e4hestymistapa mallintamisessa mahdollistaa mallin sovituksen, vaikka aineistossa on puuttuvaa tietoa, kunhan tietyt edellytykset ovat voimassa.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Paivi Vuorio (paelvuor@jyu.fi) on 2021-12-17T08:21:54Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2021-12-17T08:21:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2021", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "44", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.mimetype", "value": "application/pdf", "language": null, "element": "format", "qualifier": "mimetype", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "MCMC", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "hierarkkinen malli", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "spatiaalinen tilastotiede", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "autoregressiivinen malli", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "puuttuva tieto", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "ennakoiva kunnossapito", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202112176001", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Sciences", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Matematiikan ja tilastotieteen laitos", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Department of Mathematics and Statistics", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tilastotiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Statistics", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.collaborator", "value": "business", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "collaborator", "schema": "yvv"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "yvv.contractresearch.initiative", "value": "student", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "initiative", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "4043", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "bayesilainen menetelm\u00e4", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "tunnelit", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "mallintaminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.content", "value": "fulltext", "language": null, "element": "format", "qualifier": "content", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.okm", "value": "G2", "language": null, "element": "type", "qualifier": "okm", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_79017
language fin
last_indexed 2025-03-31T20:01:37Z
main_date 2021-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2021
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/2c81fbaf-b8e5-4936-8b61-67dcfdb9ce79\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202112176001.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2021
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Julkunen, Teemu Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen MCMC hierarkkinen malli spatiaalinen tilastotiede autoregressiivinen malli puuttuva tieto ennakoiva kunnossapito Tilastotiede Statistics 4043 bayesilainen menetelmä tunnelit mallintaminen
title Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen
title_full Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen
title_fullStr Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen
title_full_unstemmed Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen
title_short Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen
title_sort hierarkkinen bayes malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen
title_txtP Hierarkkinen Bayes-malli tunnelin vaurioiden ennustamiseen
topic MCMC hierarkkinen malli spatiaalinen tilastotiede autoregressiivinen malli puuttuva tieto ennakoiva kunnossapito Tilastotiede Statistics 4043 bayesilainen menetelmä tunnelit mallintaminen
topic_facet 4043 MCMC Statistics Tilastotiede autoregressiivinen malli bayesilainen menetelmä ennakoiva kunnossapito hierarkkinen malli mallintaminen puuttuva tieto spatiaalinen tilastotiede tunnelit
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/79017 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202112176001
work_keys_str_mv AT julkunenteemu hierarkkinenbayesmallitunnelinvaurioidenennustamiseen