| 1 |
What is the purpose of the empirical case study on coal manufacturing in the paper?
|
To criticize existing transportation routes |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
Which factor does the model NOT consider in route selection for a multimodal transportation network?
|
Cultural preferences |
|
"เมื่อพิจารณาถึงปัจจัยที่ส่งผลกระทบ เช่น ต้นทุนการขนส่ง เวลา และแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงที่ครอบคลุม"
จากข้อความนี้ คือปัจจัยที่นำมาประดิษฐ์เป็นโมเดล ซึ่งไม่มีวัฒนธรรม |
จากวารสารที่ 1 เชิงนามธรรม ข้อความประกอบการตอบ "เมื่อพิจารณาถึงปัจจัยที่ส่งผลกระทบ เช่น ต้นทุนการขนส่ง เวลา และแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงที่ครอบคลุม"
จากบทความนี้ "เชิงนามธรรม
กลยุทธ์การเลือกเส้นทางได้กลายเป็นประเด็นหลักในระบบการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบ ต้นทุนและเวลาในการขนส่งตลอดจนความเสี่ยงโดยธรรมชาติจะต้องได้รับการพิจารณาเมื่อพิจารณาแผนการออกแบบแก้ไข การเลือกเส้นทางโครงข่ายการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบเป็นปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อนหลายวัตถุประสงค์ ดังนั้น เมื่อพิจารณาถึงปัจจัยที่ส่งผลกระทบ เช่น ต้นทุนการขนส่ง เวลา และแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงที่ครอบคลุม จึงถูกสร้างขึ้นเพิ่มเติม บทความนี้พัฒนารูปแบบการสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (AHP) และการเขียนโปรแกรมเป้าหมายเป็นศูนย์ (ZOGP) เพื่อกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบที่เหมาะสมที่สุด AHP ถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละปัจจัย ซึ่งขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้เชี่ยวชาญ น้ำหนักที่มีนัยสำคัญของเกณฑ์ที่ได้รับจาก AHP สามารถรวมเข้ากับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของ ZOGP ซึ่งใช้เพื่อสร้างเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด กรณีศึกษาเชิงประจักษ์ของการผลิตถ่านหินจะดำเนินการเพื่อสาธิตแบบจำลองที่นำเสนอ วิธีการนี้สามารถเป็นแนวทางในการกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโลจิสติกส์" |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
What is the role of expert judgments in the decision support model?
|
They determine the empirical case study |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
What logistics system aspect does the proposed methodology aim to improve?
|
Marketing strategies |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
Essay | Describe the role of Analytic Hierarchy Process (AHP) and Zero-One Goal Programming (ZOGP) in the decision support model for determining an optimal multimodal transportation route. Explain how these methodologies contribute to the model's effectiveness and discuss any potential limitations.
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
What is the role of the FAHP method in the proposed risk analysis model?
|
To determine the weights of each risk criterion |
|
จากข้อความนี้ " FAHP เพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละเกณฑ์ นอกจากนี้ FAHP ยังสามารถจัดการกับความคลุมเครือและความเป็นส่วนตัวของการตัดสินของมนุษย์ได้" FAHP จะดูแลเกี่ยวกับน้ำหนัก ซึ่งคือตัวเลือกที่ 2 |
จากวารสารที่ 2 การแนะนำ ข้อความที่ใช้ตอบ " FAHP เพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละเกณฑ์ นอกจากนี้ FAHP ยังสามารถจัดการกับความคลุมเครือและความเป็นส่วนตัวของการตัดสินของมนุษย์ได้"
มาจาก บท 1 การแนะนำ ย่อหน้าที่ 6 "ดังนั้น ควรตระหนักถึง MCDM ที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงในการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบ ในขณะเดียวกันก็แก้ไขปัญหาข้อขัดแย้งและการพึ่งพาอาศัยกันหลายประการได้อย่างมีประสิทธิภาพ[14 ] เพื่อเอาชนะความยากลำบาก การศึกษานี้เสนอกรอบการทำงานใหม่สำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงในระบบการขนส่งสินค้าต่อเนื่องหลายรูปแบบบนพื้นฐานของแนวทาง FAHP-DEA ใช้วิธี FAHP เพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละเกณฑ์ นอกจากนี้ FAHP ยังสามารถจัดการกับความคลุมเครือและความเป็นส่วนตัวของการตัดสินของมนุษย์ได้ วิธี DEA ใช้เพื่อกำหนดเกรดการประเมินในแง่ภาษาศาสตร์ และเพื่อสร้างคะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่น ท้ายที่สุด วิธี SAW ช่วยให้สามารถรวมคะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่นเป็นคะแนนความเสี่ยงโดยรวมสำหรับทางเลือกในการตัดสินใจแต่ละรายการ แนวทางดังกล่าวแสดงให้เห็นเส้นทางการขนส่งถ่านหินหลายรูปแบบที่เกิดขึ้นจริงในประเทศไทย เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองและผลลัพธ์ จะมีการดำเนินการจัดอันดับสหสัมพันธ์ของสเปียร์แมนและการวิเคราะห์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันในแต่ละวิธี MCDM ที่ได้รับการศึกษา" |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Which industry is used as a case study in the proposed risk analysis model?
|
Coal |
|
จากส่วนสรุป มีการยกตัวอย่างอุตสาหกรรมถ่านหิน เพื่อนำงานวิจัยมาใช้ จึงตอบถ่านหิน |
จากวารสารที่ 2 ส่วนที่ 5 สรุป ข้อจำกัด และการศึกษาต่อ ความว่า "กรณีศึกษาเชิงปฏิบัติของอุตสาหกรรมถ่านหินในประเทศไทยได้ดำเนินการเกี่ยวกับเส้นทางการขนส่งหลายรูปแบบ มีการระบุความเสี่ยงในการมองเห็นสูงที่เกี่ยวข้องกับการขนส่งสินค้าต่อเนื่องหลายรูปแบบที่ซับซ้อน ด้วยวรรณกรรมและความรู้จากผู้เชี่ยวชาญก่อนหน้านี้ มีการตรวจสอบประเภทความเสี่ยงการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบหลัก 5 ประเภท จากนั้นจึงสร้างคะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่นของเส้นทางที่แบ่งส่วน 51 เส้นทางตามเกณฑ์ 5 ข้อ แนวทาง FAHP-DEA เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงที่สำคัญในระบบที่ซับซ้อน ผลการศึกษาครั้งนี้ให้คะแนนความเสี่ยงโดยจัดลำดับความสำคัญ นอกจากนี้แบบจำลองการประเมินความเสี่ยงยังสามารถสร้างเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดตามน้ำหนักของผู้ใช้ได้อีกด้วย" |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
What does the DEA method do in the proposed FAHP-DEA methodology?
|
Aggregates risk scores |
|
จากข้อความนี้ "FAHP-DEA แบบบูรณาการเพื่อสร้างแบบจำลองความเสี่ยงในการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบในเชิงปริมาณ" FAHP ใช้ในน้ำหนักแล้ว แปลว่าDEA ต้องเกี่ยวกับความเสี่ยง ซึ่งมีข้อเดียวคือ ตัวเลือกที่ 3 |
จากวารสารที่ 2 ส่วนที่ 5บทสรุป ข้อจำกัด และการศึกษาต่อ ข้อความประกอบการตอบ "FAHP-DEA แบบบูรณาการเพื่อสร้างแบบจำลองความเสี่ยงในการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบในเชิงปริมาณ" จากบทความนี้ "ส่วนที่ 5บทสรุป ข้อจำกัด และการศึกษาต่อ
การขนส่งสินค้าต่อเนื่องหลายรูปแบบเป็นปัญหาที่ซับซ้อนและอ่อนไหวต่อความเสี่ยงต่างๆ เป็นการยากที่จะคาดการณ์กระบวนการ เนื่องจากต้องเผชิญกับความเสี่ยงในทุกกิจกรรม จากมุมมองของผู้บริหาร ความเสี่ยงคือภัยคุกคามที่อาจส่งผลเสียต่อกิจกรรมปกติหรือป้องกันการกระทำ การขนส่งสินค้าต่อเนื่องหลายรูปแบบเป็นการบูรณาการการขนส่งสองรูปแบบขึ้นไปเพื่อเคลื่อนย้ายสินค้าจากต้นทางไปยังปลายทาง อุบัติเหตุสามารถเกิดขึ้นได้ทุกจุดตามเส้นทางคมนาคม ดังนั้น เพื่อเพิ่มความสนใจของผู้ใช้ต่อความเสี่ยงที่มีลำดับความสำคัญสูงที่เกี่ยวข้องกับการขนส่งสินค้าต่อเนื่องหลายรูปแบบ การศึกษานี้จึงเสนอกระบวนการ FAHP-DEA แบบบูรณาการเพื่อสร้างแบบจำลองความเสี่ยงในการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบในเชิงปริมาณ" |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
Which method is used to aggregate risk scores into an overall risk score in the proposed model?
|
Monte Carlo Simulation |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
Essay | Using the coal industry case study, please explain how the proposed risk analysis model is practical and aids in prioritizing risks. Discuss how this model can be beneficial for industries in optimizing multimodal transportation routes under risk decision criteria.
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
How were geotechnical parameters of soils at landslide-prone sites evaluated in the study?
|
Interviews with local residents |
|
"ปัจจัยที่รับผิดชอบและค่าเกณฑ์วิกฤติที่ก่อให้เกิดแผ่นดินถล่มจะถูกระบุโดยใช้การสำรวจภาคสนาม" ภาคสนามแปลว่า ต้องลงพื้นที่ ซึงตัวเลือกที่ 1 2 และ3 ไม่ใช่การลงพื้นที่ จึงตอบตัวเลือกที่ 4 |
จากวารสารที่ 3 หัวข้อที่ 5.สรุป ข้อความประกอบการตอบ"ปัจจัยที่รับผิดชอบและค่าเกณฑ์วิกฤติที่ก่อให้เกิดแผ่นดินถล่มจะถูกระบุโดยใช้การสำรวจภาคสนาม" จากบทความนี้ "5 . ข้อสรุป
เหตุดินถล่มบ่อยครั้งบนทางหลวงแห่งชาติมักจะยังคงปิดให้บริการ ส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจของรัฐ และคร่าชีวิตอันมีค่าเนื่องจากดินถล่มและก้อนหินถล่ม ปัจจัยที่รับผิดชอบและค่าเกณฑ์วิกฤติที่ก่อให้เกิดแผ่นดินถล่มจะถูกระบุโดยใช้การสำรวจภาคสนาม การตรวจสอบทางธรณีเทคนิค การทดสอบทางห้องปฏิบัติการทางธรณีวิทยา และเทคนิคการสำรวจระยะไกล ข้อมูลเหตุการณ์ดินถล่มระหว่างปี 2547 ถึง 2557 (NASA) ข้อมูลปริมาณน้ำฝนระหว่างปี 2523 ถึง 2553 (สถานี IMD Qazigung Kashmir) และข้อมูล LST (NASA) ระหว่างปี 2543 ถึง 2562 ได้รับการวิเคราะห์เพื่อค้นหาสาเหตุของความล้มเหลวของที่ดินในพื้นที่ศึกษา นอกจากนี้ คาดการณ์ LST และการตกตะกอนโดยใช้เครื่องมือทางสถิติ SPSS และแบบจำลองการพยากรณ์ ARIMA เพื่อระบุความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ดินถล่มในพื้นที่ศึกษา ทั้งสองแสดงแนวโน้มเชิงเส้นที่สำคัญ ซึ่งหมายความว่าดินถล่มมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นอย่างมากในพื้นที่ศึกษา จากการสำรวจทางธรณีเทคนิค จะได้ตัวอย่างดินที่ไม่ถูกรบกวนจากพื้นที่ศึกษาเพื่อหาคุณสมบัติทางธรณีกลศาสตร์และคุณลักษณะของดิน ตัวอย่างได้รับการทดสอบโดยใช้การทดลองในห้องปฏิบัติการทางกายภาพและทางกลภายใต้สภาวะและระดับความชื้นต่างๆ สำหรับความหนาแน่นตามธรรมชาติ ปริมาณความชื้น แรงเฉือนโดยตรง (c, phi) ความถ่วงจำเพาะ และขีดจำกัดของ Atterberg (ขีดจำกัดของเหลว ขีดจำกัดพลาสติก และดัชนีความเป็นพลาสติก) เพื่อกำหนดความเสถียร พฤติกรรมของดิน เดือนต่างๆ แบ่งตามระดับอันตรายต่ำ สูง และสูงมาก โดยพิจารณาจากปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยต่อเดือน จำนวนเหตุการณ์ดินถล่มต่อเดือน และ LST รูปที่ 16ด้านล่างแสดงระดับอันตรายในแต่ละเดือนตั้งแต่ต่ำไปสูงไปจนถึงสูงมาก" |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
What modeling techniques were used to assess the probability of landslide occurrence in the future?
|
Autoregressive Moving Average (ARIMA) model |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
What is the potential application of the study's findings in hazard management?
|
Devising countermeasures for managing landslides |
|
ตอบข้อนี้ เพราะเป็นข้อเดียวที่สนใจประเด็นดินถล่ม ที่เหลือที่เรื่องอื่นผสม |
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
How does the study aim to contribute to hazard management in the Himalayas?
|
By serving as a guiding framework for using artificial intelligence and machine learning |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
Essay | Explain the methodology employed in the study to evaluate geotechnical parameters and assess the probability of future landslide events. Discuss the potential implications of using artificial intelligence and machine learning in hazard management in the Himalayas, with reference to the study's guiding framework.
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
How was the landslide inventory database divided for training and testing in the research?
|
80% training, 20% testing |
|
จาก"ข้อมูลสินค้าคงคลังแบ่งออกเป็นการฝึกอบรมและการทดสอบโดยใช้เครื่องมือ "คุณสมบัติย่อย" ของซอฟต์แวร์ ArcMap 10.5 จากชุดข้อมูล 80 % ถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม และ 20 % ถูกใช้เพื่อการทดสอบ"
มีการใช้คำว่า อบรม ไม่ใช่การฝึก บางสถนาการณ์สองคำนี้อาจมีความหมายเหมือนกัน แต่พอดู ทดสอบ 20 % ซึ่งมีตัวเลือกเดียวจึงตอบตัวเลือกที่ 2 นี้ |
จากวารสารที่ 4 หัวข้อที่ 2.8 . การฝึกอบรมและการทดสอบการดึงข้อมูล ข้อความประกอบการตอบ "ข้อมูลสินค้าคงคลังแบ่งออกเป็นการฝึกอบรมและการทดสอบโดยใช้เครื่องมือ "คุณสมบัติย่อย" ของซอฟต์แวร์ ArcMap 10.5 จากชุดข้อมูล 80 % ถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม และ 20 % ถูกใช้เพื่อการทดสอบ"
จากบทความนี้ "2.8 . การฝึกอบรมและการทดสอบการดึงข้อมูล
ข้อมูลสินค้าคงคลังแบ่งออกเป็นการฝึกอบรมและการทดสอบโดยใช้เครื่องมือ "คุณสมบัติย่อย" ของซอฟต์แวร์ ArcMap 10.5 [ 76 ] จากชุดข้อมูล 80 % (204 ตำแหน่งแผ่นดินถล่ม) ถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม และ 20 % (51 ตำแหน่งแผ่นดินถล่ม) ถูกใช้เพื่อการทดสอบ [ 71 , 77 , 78 ] วิธีการเดียวกันนี้ยังใช้กับข้อมูลที่ไม่ถล่มทลายอีกด้วย จากชุดข้อมูล 80 % (204 ตำแหน่งที่ไม่เกิดดินถล่ม) ถูกนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม และ 20 % (51 ตำแหน่งที่ไม่เกิดดินถล่ม) ถูกนำมาใช้เพื่อการทดสอบ ทั้งตำแหน่งดินถล่มและตำแหน่ง ที่ไม่ถล่มที่เลือกเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมและการทดสอบจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อการใช้งานขั้นสุดท้ายในแบบจำลองทางคณิตศาสตร์" |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
Which machine learning model showed the highest prediction rate among LR, RF, and DRT?
|
Decision and Regression Tree (DRT) |
|
มีข้อความหนึ่งกล่าวว่า " DRT (แผ่นดินถล่ม 207 ครั้ง) ตามด้วย RF (แผ่นดินถล่ม 182 ครั้ง) และ LR (แผ่นดินถล่ม 181 ครั้ง)" จึงตอบตัวเลือกที่ 3 |
จากวารสารที่ 4 ตัวข้อที่ 3.4 . ความสมเหตุสมผลของแผนที่ความไวต่อการเกิดดินถล่ม ข้อความ " DRT (แผ่นดินถล่ม 207 ครั้ง) ตามด้วย RF (แผ่นดินถล่ม 182 ครั้ง) และ LR (แผ่นดินถล่ม 181 ครั้ง)"
จากบทความนี้ "3.4 . ความสมเหตุสมผลของแผนที่ความไวต่อการเกิดดินถล่ม
ความสมเหตุสมผลของ LSM ได้รับการประเมินโดยการเปรียบเทียบความหนาแน่นของแผ่นดินถล่มในแต่ละระดับความไวต่อการสัมผัส ( 100 ) ตามสมมติฐานของ Guo และคณะ (2021) [ 101 ]. แบบจำลองทั้งหมดมีแนวโน้มคล้ายกันในการกระจายตัวของแผ่นดินถล่มในระดับความอ่อนไหว โดยมีจำนวนแผ่นดินถล่มเพิ่มขึ้นในเขตที่มีความอ่อนไหวสูง ( ตารางที่ 10 ) และพื้นที่ต่ำในพื้นที่ที่มีความอ่อนไหวสูง ( รูปที่ 7 ) จำนวนแผ่นดินถล่มสูงสุดกระจายอยู่ในโซนที่มีความเสี่ยงสูงมากของแบบจำลอง DRT (แผ่นดินถล่ม 207 ครั้ง) ตามด้วย RF (แผ่นดินถล่ม 182 ครั้ง) และ LR (แผ่นดินถล่ม 181 ครั้ง) จะไม่มีแผ่นดินถล่มในระดับที่ต่ำมากและอ่อนแอของรุ่น RF และประเภทที่มีความเสี่ยงต่ำมากของรุ่น LR ในทางตรงกันข้าม โมเดล DRT แบบไม่มีคลาสที่ต่ำมากและไวต่อการสัมผัสต่ำมีแผ่นดินถล่ม 10 และ 17 ครั้ง ตามลำดับ เมื่อพิจารณาถึงระดับความอ่อนไหวที่สูงมากและสูงมาก เปอร์เซ็นต์สูงสุดของแผ่นดินถล่มถูกกระจายในแบบจำลอง RF (93.73 %) ตามด้วย LR (88.24 %) และ DRT (86.67 %) นอกจากนี้ เมื่อพิจารณาถึงประเภทที่อ่อนแอสูงสุดสามประเภท (ปานกลางถึงสูงมาก) เปอร์เซ็นต์สูงสุดของแผ่นดินถล่มถูกกระจายในแบบจำลอง RF (100 %) ตามด้วย LR (95.29 %) และ DRT (89.41 %) ( ตารางที่10 ) สมมติฐานความหนาแน่นของแผ่นดินถล่มอนุมานได้ว่า RF เป็นแบบจำลองที่ดีที่สุด รองลงมาคือ LR และ DRT เนื่องจากมีการจัดประเภทแผ่นดินถล่มผิดประเภทมากที่สุดในระดับที่ต่ำมากและอ่อนแอมาก แบบจำลอง DRT จึงถูกกำหนดให้เป็นแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพต่ำที่สุด แม้ว่าจะในแง่ของพื้นที่ที่อ่อนแอ แบบจำลองนี้จึงทำงานได้ดีกว่ารุ่นอื่นๆ [ 101 , 102 ]" |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
What do the ROC values for training and testing data signify in the context of landslide susceptibility mapping?
|
The economic and environmental damage |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
Which model is considered more realistic according to susceptibility zones in the research?
|
Logistic Regression (LR) |
|
จากข้อความนี้ " ความแม่นยำของแบบจำลอง LR, RF และ DRT เท่ากับ 0.943, 0.917 และ 0.947 ตามลำดับสำหรับอัตราความสำเร็จ" ดังนั้น LR สมจริงที่สุด |
จากวารสารที่ 4 หัวข้อที่ 4 . บทสรุป ข้อความประกอบการตอบ " ความแม่นยำของแบบจำลอง LR, RF และ DRT เท่ากับ 0.943, 0.917 และ 0.947 ตามลำดับสำหรับอัตราความสำเร็จ"
จากบทความนี้ "4 . บทสรุป
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ GIS ของการถดถอยโลจิสติก ฟอเรสต์สุ่ม และแผนผังการตัดสินใจและการถดถอยถูกนำมาใช้ในการเตรียมแผนที่ที่อ่อนแอต่อการเกิดดินถล่มสำหรับพื้นที่ที่มีแนวโน้มเกิดดินถล่มสูง เขต Chattogram ของบังคลาเทศ แบบจำลองทั้งสามนี้ถูกนำมาใช้เป็นครั้งแรกเพื่อเตรียมแผนที่ความไวต่อการเกิดดินถล่มสำหรับเขต Chattogram เนื่องจากการศึกษาก่อนหน้านี้จำกัดอยู่ที่เมือง Chattogram เป็นหลัก ฐานข้อมูลรายการดินถล่ม 261 แห่งและปัจจัยการปรับสภาพดินถล่ม 16 รายการถูกนำมาใช้เพื่ออธิบายความสัมพันธ์ระหว่างดินถล่มและปัจจัยปรับสภาพ ธรณีวิทยาเพียงอย่างเดียวถือเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการเกิดแผ่นดินถล่มในเขต Chattogram นอกจากนี้ ปัจจัยทางภูมิประเทศ (ระดับความสูง ความชัน และลักษณะ) และอุทกวิทยา (TRI และความหนาแน่นของลำน้ำ) บางประการยังทำให้เกิดแผ่นดินถล่มพร้อมกับธรณีวิทยาอีกด้วย การแทรกแซงของมนุษย์ เช่น LULC และการก่อสร้างถนนมีผลกระทบเล็กน้อยเมื่อเทียบกับปัจจัยอื่นๆ ความแม่นยำของแบบจำลอง LR, RF และ DRT เท่ากับ 0.943, 0.917 และ 0.947 ตามลำดับสำหรับอัตราความสำเร็จ และ 0.963, 0.934 และ 0.905 ตามลำดับสำหรับอัตราการทำนาย จากผลการวิจัยพบว่า DRT ได้สร้างแผนที่ความไวต่อการเกิดดินถล่มที่สมจริงที่สุดสำหรับเขต Chattogram ตามแบบจำลอง เกือบ 9–12 % ของพื้นที่ในเขต Chattogram มีความอ่อนไหวสูงต่อดินถล่มซึ่งส่วนใหญ่ครอบคลุมพื้นที่เนินเขา Chattogram City ตั้งอยู่ในโซนที่มีความเสี่ยงสูงมาก ทรัพยากรและประชากรในพื้นที่เนินเขาทั้งหมดมีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดแผ่นดินถล่ม กระบวนการทางสัณฐานวิทยาและการแยกส่วนที่ใช้งานอยู่มีส่วนรับผิดชอบต่อศักยภาพของแผ่นดินถล่มในเนินเขาสูง ผลการวิจัยจะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อผู้กำหนดนโยบายการใช้ที่ดิน นักวางแผนภัยพิบัติดินถล่ม และนักวิจัย โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในการวิจัยนี้สามารถจำลองในภูมิภาคอื่นๆ ได้เช่นกัน แต่ผลลัพธ์อาจได้รับผลกระทบจากพื้นที่ศึกษาและจำนวนปัจจัยการปรับสภาพที่ใช้" |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
Essay | Compare and contrast the performance of Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), and Decision and Regression Tree (DRT) models in landslide susceptibility mapping. Discuss the strengths and limitations of each model based on the research findings.
|
|
|
|
|
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|