| 1 |
What is the primary objective of landslide susceptibility mapping as described in the article?
|
To mitigate the economic and environmental damage by predicting areas at risk. |
|
การจัดทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม มีเป้าหมายหลักคือ ระบุพื้นที่ที่มีแนวโน้มจะเกิดดินถล่มในอนาคต
เพื่อให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถดำเนินมาตรการป้องกันหรือบรรเทาผลกระทบ ก่อนเกิดภัยพิบัติ |
https://www.mdpi.com/2072-4292/16/16/2873?utm_source=chatgpt.com |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
Which machine learning algorithm was noted for having the highest success rate according to the article?
|
Random Forest |
|
เป็นอัลกอริทึมที่มี อัตราความแม่นยำสูงสุด หรือ success rate สูงที่สุด เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น ๆ |
https://link.springer.com/article/10.1007/s11069-025-07197-0?utm_source=chatgpt.com |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
If the area of Chattogram district is 75% susceptible to landslides, and the highly susceptible zone covers approximately 12% of the district, what is the area (in percentage) that is not highly susceptible?
|
63% |
|
พื้นที่ของเขต Chattogram ที่เสี่ยงต่อดินถล่มทั้งหมด = 75%
พื้นที่ในเขตเสี่ยง สูงมาก = 12% |
นำ75% - 12% = 63% |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
Considering that the total number of analyzed landslides is 255, and 80% were used for training the models, how many landslide instances were used for testing?
|
51 |
|
จำนวนดินถล่มที่วิเคราะห์ทั้งหมด = 255 ครั้ง
ใช้ข้อมูล 80% สำหรับฝึกสอนโมเดล (training)
จำนวนข้อมูลที่ใช้ 255 * 80/100 =204 |
255 * 80/100 =204
255 - 204 =51 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
If the total area of Chattogram district is 7,000 km² and the very high susceptible zone covers 9% of the district, what is the area of the very high susceptible zone in km²?
|
630 km² |
|
พื้นที่ทั้งหมดของเขต Chattogram = 7,000 ตารางกิโลเมตร
โซนเสี่ยงสูงมากครอบคลุม = 9% ของพื้นที่ทั้งหมด |
พื้นที่โซนเสี่ยงสูงมาก = 7000 * 9/100 =630km^2 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
Assuming the false positive rate (FPR) for the logistic regression model is 0.05 and the true positive rate (TPR) is 0.95, calculate the specificity of the model.
|
0.95 |
|
อัตรา (FPR) ของโมเดล = 0.05
อัตรา (TPR) = 0.95
ให้คำนวณค่า Specificity ของโมเดล
|
สูตรที่ใช้:
Specificity = 1 - (FPR)
Specificity = 1 - 0.05 = 0.95
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Given that the area under the ROC curve (AUC) for the logistic regression model is 0.963, and the prediction rate is measured as the area under this curve, rate the model's prediction accuracy.
|
Excellent |
|
ค่าคะแนน AUC ใช้ประเมิน ความสามารถในการจำแนกกลุ่ม ของโมเดล เช่น ในการจำแนกว่าเป็น “เสี่ยงดินถล่ม” หรือ “ไม่เสี่ยง”
0.9 ≤ AUC Excellent
0.8 ≤ AUC < 0.9 Considerable
0.7 ≤ AUC < 0.8 Fair
0.6 ≤ AUC < 0.7 Poor
0.5 ≤ AUC < 0.6 Fail |
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10664195/ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
If the training dataset consists of 204 locations, calculate the percentage of this training dataset from the total landslide occurrences (255 locations).
|
80% |
|
(training dataset) = 204 ตำแหน่ง
จำนวนการเกิดดินถล่มทั้งหมด = 255 ตำแหน่ง |
(204/250) * 100= 81.6 ~ 80% |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
If the model predicts a 25% error rate for new observations, what is the accuracy percentage for predictions made by this model?
|
75% |
|
อัตราความผิดพลาด (Error Rate) = 25%
หา เปอร์เซ็นต์ความแม่นยำ (Accuracy) ของโมเดล |
Accuracy = 100% - Error Rate
= 100% - 25%
Accuracy = 75% |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
Calculate the success rate if a model correctly predicted 181 out of 204 training data points.
|
88.73% |
|
โมเดลทำนายถูกต้อง = 181 ตัวอย่าง
จำนวนข้อมูลฝึกสอนทั้งหมด = 204 ตัวอย่าง
ต้องการหา อัตราความสำเร็จเป็นเปอร์เซ็นต์ |
อัตราความสำเร็จ = โมเดลทำนายส่วน จำนวนข้อมูลฝึกสอนทั้งหมด*100
= (181/204)*100=88.725 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
What is the primary focus of multimodal transportation systems according to the article?
|
Enhancing environmental sustainability and safety. |
|
ระบบขนส่งหลายรูปแบบมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอย่างยั่งยืน โดยเฉพาะในด้าน สิ่งแวดล้อมและความปลอดภัย |
https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/11694Thematic%20discussion%208%20concept%20note.pdf?utm_source=chatgpt.com |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
According to the study, what is the main advantage of using the FAHP-DEA method in risk analysis for multimodal transportation systems?
|
It allows for precise risk prioritization and optimization of routes. |
|
FAHP ช่วยจัดการกับความไม่แน่นอนในมุมมองของผู้เชี่ยวชาญโดยใช้ข้อมูลแบบfuzzy
DEA ช่วยวิเคราะห์ประสิทธิภาพเชิงเปรียบเทียบของทางเลือกต่างๆ |
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
If the risk analysis model has five criteria and assigns importance weights such that the total sums up to 1, and the weights for operational risk and security risk are 0.157 and 0.073 respectively, what is the combined weight of the remaining three criteria?
|
0.770 |
|
น้ำหนักรวมของทุกเกณฑ์ = 1
น้ำหนักของ operational risk = 0.157
น้ำหนักของ security risk = 0.073
น้ำหนักรวมของ 3 เกณฑ์ที่เหลือ เท่ากับเท่าไร? |
นำน้ำหนักทั้งหมด-น้ำหนักที่ให้มา(2)=น้ำหนักที่เหลือ(3)
1 - (0.157+0.073)=0.77
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
If the probability of an accident occurring on a route is 0.2 and the consequence severity is rated at 0.5, what is the risk level for that route segment using the model
(𝑅=𝑃×𝐶) R=P×C?
|
0.1 |
|
ความน่าจะเป็นของอุบัติเหตุ (P) = 0.2
ความรุนแรงของผลกระทบ (C) = 0.5
|
สูตรคำนวณความเสี่ยง
R = P * C
R = 0.2*0.5=0.1
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
Calculate the aggregate risk score if the weights of the criteria are 0.321, 0.388, 0.157, 0.073, and 0.061, and the local risk scores for a route are 0.5, 0.6, 0.4, 0.3, and 0.2 respectively.
|
0.519 |
|
น้ำหนักของแต่ละเกณฑ์ (Weights) = 0.321, 0.388, 0.157, 0.073, 0.061
ค่าความเสี่ยงเฉพาะด้านของเส้นทาง (Local Risk Scores) = 0.5, 0.6, 0.4, 0.3, 0.2
หาค่าคะแนนความเสี่ยงรวม (Aggregate Risk Score) |
นำน้ำหนักของแต่ละเกณฑ์*ค่าความเสี่ยงเฉพาะด้านของเส้นทางตามลำดับแล้วนำมารวมกัน
จากสมการ (0.321*0.5)+(0.388*0.6)+(0.157*0.4)+(0.073*0.3)+(0.061*0.2)=0.49 ประมาณค่าได้0.50
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
If the probability assessment for a risk is ranked 3 on a scale of 5 and the severity assessment is also ranked 3, with the transport segment accounting for 20% of the total route distance, calculate the risk assessment using the formula (𝑅=𝑃×𝐶×𝐷) R=P×C×D?
|
1.80 |
|
ค่าความน่าจะเป็นของความเสี่ยง (P) = 3 (จากสเกล 5)
ค่าความรุนแรงของผลกระทบ (C) = 3 (จากสเกล 5)
สัดส่วนของระยะทางในเส้นทางทั้งหมด (D) = 20% = 0.20 |
ใช้สูตร R = P * C * D
R = 3*3*0.20=1.8 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
Given that the weight for environmental risk is 0.061 and the local risk score for a route is 0.4, calculate the contribution of environmental risk to the overall risk score.
|
0.0244 |
|
น้ำหนักของความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อม (Environmental Risk Weight) = 0.061
คะแนนความเสี่ยงเฉพาะด้าน (Local Risk Score) = 0.4
หาค่า ผลกระทบของความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมต่อคะแนนความเสี่ยงรวม |
ใช้สูตร: Contribution = Weight × Local Score
= 0.061*0.4=0.0244
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
Calculate the new overall risk score if the weight of infrastructure risk is increased from 0.388 to 0.400 while keeping other parameters constant, given that its local risk score is 0.2.
|
0.080 |
|
น้ำหนักเดิมของ Infrastructure Risk = 0.388
น้ำหนักใหม่ของ Infrastructure Risk = 0.400
Local Risk Score ของเกณฑ์นี้ = 0.2 |
หาค่าความเสี่ยงใหม่ 0.400*0.2=0.08
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
If a mode of transportation has a risk weight of 0.073 and its risk score is reassessed from 0.4 to 0.35, what is the change in its contribution to the overall risk score?
|
0.00365 |
|
น้ำหนักความเสี่ยง (Risk Weight) = 0.073
ความเสี่ยงเดิม (Old Risk Score) = 0.4
ความเสี่ยงใหม่ (New Risk Score) = 0.35
หาค่าความเสี่ยงการเปลี่ยนแปลงโดยรวม |
Contribution = Weight*Risk Score
เดิม 0.073*0.4=0.0292
ใหม่ 0.073*0.35=0.0256
เปลี่ยนแปลง 0.0292-0.0256=0.0036
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
If the local weights of freight-damage risk, infrastructure risk, and operational risk are 0.1, 0.2, and 0.15 respectively, what is their total contribution to the risk score if their respective weights are 0.321, 0.388, and 0.157?
|
0.12069 |
|
นำน้ำหนักไปคูณกับพื้นที่ตามลำดับไปรวมกัน |
Contribution = Weight*Risk Score
1. (0.321*0.1)=0.0321
2. (0.388*0.2)=0.0776
3. (0.157*0.15)=0.02355
รวมได้ 0.0321+0.0776+0.02355=0.133 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|