mgr inż. Magdalena Apollo Politechnika Gdańska,Wydział Inżynierii Lądowej i Środowiska
dr inż. Marian W. Kembłowski, prof. nadzw. Politechnika Gdańska,Wydział Inżynierii Lądowej i Środowiska

Autor do korespondencji e-mail : Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.

DOI: 10.15199/33.2016.06.20

Celem artykułu jest przedstawienie sieci Bayesa zorientowanych obiektowo (ang. Object Oriented Bayesian Networks – OOBN). Umożliwiają one dekompozycję złożonego modelu na pojedyncze obiekty, które reprezentują nie tylko różne grupy zagadnień, ale także pozwalają na modelowanie zależności czasowychmiędzy obiektami.Wykorzystanie obiektowych sieci Bayesa zaprezentowano na przykładzie projektu rewitalizacji. Przedstawiono zarówno wady, jak i zalety OOBN w zakresie skuteczności diagnostycznej oraz prognostycznej.

Słowa kluczowe: sieciBayesa, rewitalizacja, ryzyko inwestycyjne.

* * *

Modeling investment risk with OOBN

The aim of this article is to present an object-oriented Bayesian network (OOBN) which not only allows decomposition of a complex model into individual objects reflecting different groups of issues but also allows modeling time dependencies between objects. The use of OOBN was presented on the example of urban regeneration project. The authors present both disadvantages and advantages of OOBN in terms of diagnostic and prognostic efficiency.

Keywords: Bayesian Networks, urban regeneration, investment risk.

Literatura

[1] Apollo Magdalena, Beata Grzyl. 2013. „Problemy koordynacji realizacji robót budowlanych na przykładzie rewitalizacji dzielnicy Gdańsk-Letnica”. Inżynieria Morska i Geotechnika (5): 345 – 348.
[2] ApolloMagdalena, Emilia Miszewska-Urbańska. 2014. „Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności przy użyciu sieci Bayesa – przykład zastosowania”. Logistyka (6): 1496 – 1504.
[3] Apollo Magdalena, Justyna Brzezicka. 2014. „Sources of investment risk in urban regeneration projects”. Czasopismo Techniczne nr 1-B(5): 167 – 174.
[4] Costa ConstantinouAnthony, Norman Fenton, William Marsh. 2016. „Fromcomplex questionnaire and interviewing data to intelligent Bayesian Network models for medical decision support”. Artificial Intelligence in Medicine (in press).
[5] Fenton Neil, Martin Neil. 2013. „Risk Assessment and Decision Analysis with Bayesian Networks”. CRC Press, Taylor & Francis Group.
[6] Kjaerulff Uffe B., Anders L. Madsen. 2008. „Bayesian Networks and Influence Diagrams. A Guide to Construction and Analysis. Springer Science+Business Media, LLC.
[7] Oprogramowanie Agena Risk. Bayesian Network and Simulation Software for RiskAnalysis and Decision Support.
[8] Radliński Łukasz. 2010. „Asurvey of BNmodels for software development effort prediction”. International Journal of Software Engineering and Computing (2): 95 – 109.
[9] StudiumWykonalności dla Projektu „Rewitalizacja Letnicy w Gdańsku”. Gdańsk, 2009.

Otrzymano: 13.04.2016 r.

Przeczytaj cały artykuł >>

 

Materiały Budowlane 06/2016, str 48-49 (spis treści >>)