| 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. |
|
การทำแผนที่ความไวต่อดินถล่มมีเป้าหมายเพื่อ ทำนายพื้นที่เสี่ยง และ ลดผลกระทบที่เกิดขึ้น |
“…analyze the susceptibilities of a highly prone location…
find the cause and threshold values of various factors responsible for landslides…” |
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?
|
Decision and Regression Tree |
|
“The results obtained using the **[machine learning] tools showed that the Decision and Regression Tree had the highest success rate among all the models tested.” |
“The results obtained using the **[machine learning] tools showed that the Decision and Regression Tree had the highest success rate among all the models tested.” |
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?
|
87% |
|
พื้นที่เสี่ยงดินถล่มทั้งหมด = 75%
พื้นที่เสี่ยงสูง (Highly susceptible) = 12%
พื้นที่ที่ ไม่ใช่ เสี่ยงสูง = 100% – 12%
= 88% |
พื้นที่เสี่ยงดินถล่มทั้งหมด = 75%
พื้นที่เสี่ยงสูง (Highly susceptible) = 12%
พื้นที่ที่ ไม่ใช่ เสี่ยงสูง = 100% – 12%
= 88% |
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 |
|
จำนวนข้อมูลทั้งหมด = 255 เหตุการณ์
ใช้สำหรับ training = 80%
ดังนั้น testing = 20% ของข้อมูลทั้งหมด
คำนวณ:
20% × 255 = 0.20 × 255 = 51 |
จำนวนข้อมูลทั้งหมด = 255 เหตุการณ์
ใช้สำหรับ training = 80%
ดังนั้น testing = 20% ของข้อมูลทั้งหมด
คำนวณ:
20% × 255 = 0.20 × 255 = 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 |
|
คำนวณพื้นที่โซนเสี่ยง very high susceptible:
พื้นที่รวม = 7,000 km²
สัดส่วนโซนเสี่ยงสูงมาก = 9%
พื้นที่ = 9% × 7000
= 0.09 × 7000
= 630 km² |
คำนวณพื้นที่โซนเสี่ยง very high susceptible:
พื้นที่รวม = 7,000 km²
สัดส่วนโซนเสี่ยงสูงมาก = 9%
พื้นที่ = 9% × 7000
= 0.09 × 7000
= 630 km² |
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 |
|
FPR = 0.05
ดังนั้น Specificity = 1 – 0.05 = 0.95 |
FPR = 0.05
ดังนั้น 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 |
|
AUC = 0.963 ⇒ อยู่ในกลุ่ม Excellent |
AUC = 0.963 ⇒ อยู่ในกลุ่ม Excellent AUC = 0.963 ⇒ อยู่ในกลุ่ม Excellent |
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% |
|
255
204
≈0.8=80% |
255
204
≈0.8=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% |
|
Error Rate = 25% = 0.25
ดังนั้น:
Accuracy
=
1
−
0.25
=
0.75
=
75
%
Accuracy=1−0.25=0.75=75% |
Error Rate = 25% = 0.25
ดังนั้น:
Accuracy
=
1
−
0.25=
0.75=
75
%
Accuracy=1−0.25=0.75=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% |
|
Success Rate=
204
181
×100
=
0.88725
×
100
=
88.725
%
=0.88725×100=88.725% |
Success Rate=
204
181
×100
=
0.88725
×
100
=
88.725
%
=0.88725×100=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. |
|
การทำให้การขนส่งมีความปลอดภัยขึ้นและมีความยั่งยืนทางสิ่งแวดล้อมมากขึ้น — ไม่ได้เน้นแค่เวลา ต้นทุน หรือกำลังขนส่งเพียงอย่างเดียว |
“The objective function aims to select the optimal multimodal freight transportation route… minimizing transportation cost, time, and seven important risks including environmental risk and safety-related risks.” |
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. |
|
จุดเด่นของวิธี FAHP-DEA คือ:
สามารถ จัดลำดับความเสี่ยง (risk prioritization) ได้อย่างแม่นยำ
ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือก เส้นทางที่เหมาะสมที่สุด จากทางเลือกหลายเส้นทาง
รวมทั้งช่วยเพิ่ม ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ ของการประเมินความเสี่ยง |
“The main aim of risk analysis is to reduce the impact of uncontrollable accidents…
The integrated FAHP-DEA can help users select a better decision on the optimal-risk route.” |
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 |
|
1−(0.157+0.073)=1−0.230=0.770 |
1−(0.157+0.073)=1−0.230=0.770 |
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 |
|
R=0.2×0.5=0.1 |
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 |
|
0.1605+0.2328+0.0628+0.0219+0.0122=0.4902 |
0.1605+0.2328+0.0628+0.0219+0.0122=0.4902 |
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 |
|
R=3×3×0.20=9×0.20=1.8 |
R=3×3×0.20=9×0.20=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 |
|
0.061×0.4=0.0244 |
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 |
|
0.400×0.2=0.080 |
0.400×0.2=0.080 |
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 |
|
เดิม:
0.073
×
0.4
=
0.0292
0.073×0.4=0.0292
ใหม่:
0.073
×
0.35
=
0.02555
0.073×0.35=0.02555
การเปลี่ยนแปลง (ลดลง):
0.0292
−
0.02555
=
0.00365
0.0292−0.02555=0.00365 |
เดิม:
0.073
×
0.4
=
0.0292
0.073×0.4=0.0292
ใหม่:
0.073
×
0.35
=
0.02555
0.073×0.35=0.02555
การเปลี่ยนแปลง (ลดลง):
0.0292
−
0.02555
=
0.00365
0.0292−0.02555=0.00365 |
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?
|
0.14647 |
|
คำนวณทีละส่วน
1) Freight-damage risk
0.321
×
0.1
=
0.0321
0.321×0.1=0.0321
2) Infrastructure risk
0.388
×
0.2
=
0.0776
0.388×0.2=0.0776
3) Operational risk
0.157
×
0.15
=
0.02355
0.157×0.15=0.02355
รวมทั้งหมด
0.0321
+
0.0776
+
0.02355
=
0.13325
0.0321+0.0776+0.02355=0.13325 |
คำนวณทีละส่วน
1) Freight-damage risk
0.321
×
0.1
=
0.0321
0.321×0.1=0.0321
2) Infrastructure risk
0.388
×
0.2
=
0.0776
0.388×0.2=0.0776
3) Operational risk
0.157
×
0.15
=
0.02355
0.157×0.15=0.02355
รวมทั้งหมด
0.0321
+
0.0776
+
0.02355
=
0.13325
0.0321+0.0776+0.02355=0.13325 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|