| 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. |
|
ตรวจสอบดินอย่างละเอียดและหลักหลักเพื่อการกำหนดเป้าหมายพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงต่อการคำนวณดินซึ่งสามารถช่วยในการวางแผนการป้องกันและการบรรเทาผลกระทบจากภัยธรรมชาติได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การลดความขัดแย้งและสิ่งแวดล้อม: เรียกร้องให้พื้นที่เสี่ยงล่วงหน้าช่วยให้สามารถควบคุมการถ่ายทอดหรือกิจกรรมต่างๆ ในจุดที่เป็นประเด็นวิจารณ์ต่อชีวิตทรัพย์สินและสิ่งแวดล้อมจากดินตามปกติ...
การใช้ที่ดิน: จำเป็นต้องมีแผนที่ปลอดภัยดินและอาจนำไปใช้ในการใช้ที่ดินที่เหมาะสมโดยคำนึงถึงการสร้างสิ่งสร้างพื้นที่เสี่ยงสูง และส่งเสริมการในพื้นที่ในพื้นที่
ตาราง ที่เป็นจุดสังเกตดินมีความสำคัญอย่างยิ่งในแผนการจัดการโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดเตรียมมือและประชาชนในกรณีที่เกิดเหตุการณ์จริง |
มุมมอง: มุมมองของแผนที่และดินมักจะอาศัยความรู้เป็นหลักในปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อการประกอบดินชนิดหนึ่งหมายถึงการกล่าวถึงอีกครั้งหนึ่งดินและสภาพอากาศ
ภูมิสารสนเทศ: เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศ (GIS) ส่วนใหญ่ในนั้น ตรวจสอบและข้อมูลข่าวสารและปัจจัยอื่นๆ ในส่วนของดินและข้อมูลข่าวสาร...
วิศวกรรมจำลองเทคนิค: วิศวกรรมเพื่อตรวจสอบเทคนิคการตรวจสอบคุณสมบัติของดินและหินและการออกแบบมาตรการป้องกันดินอีกครั้ง |
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?
|
All of the above equally |
|
ใช้สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท (classification) โดยสร้างเส้นแบ่งแยกข้อมูลออกเป็นสองกลุ่มหรือมากกว่า |
สถานการณ์ที่โมเดลเรียนรู้ข้อมูลฝึกสอนได้ดีเกินไปจนไม่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ได้
Underfitting: สถานการณ์ที่โมเดลเรียนรู้ข้อมูลฝึกสอนได้ไม่ดีพอ ทำให้ไม่สามารถจับความสัมพันธ์ในข้อมูลได้
Bias-variance tradeoff: การแลกเปลี่ยนระหว่างความเอนเอียง (bias) และความแปรปรวน (variance) ในโมเดล
Hyperparameter tuning: การปรับค่าพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่ |
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% |
|
โจทย์ให้ข้อมูลเกี่ยวกับพื้นที่เสี่ยงสูง (12%) และพื้นที่เสี่ยงทั้งหมด (75%) แต่ไม่ได้ระบุชัดเจนว่าพื้นที่เสี่ยงทั้งหมดนี้ รวมถึงพื้นที่เสี่ยงสูงด้วยหรือไม่ หากพื้นที่เสี่ยงทั้งหมดรวมถึงพื้นที่เสี่ยงสูงด้วย คำตอบที่ได้จะเป็น 88% ดังที่คำนวณไว้ข้างต้น
หากพื้นที่เสี่ยงทั้งหมด (75%) ไม่ได้รวมพื้นที่เสี่ยงสูง (12%) เราจะไม่สามารถหาคำตอบที่แน่นอนได้ เนื่องจากขาดข้อมูลบางส่วน |
หลักการของเปอร์เซ็นต์: เปอร์เซ็นต์คือส่วนหนึ่งของร้อย ซึ่งใช้ในการเปรียบเทียบปริมาณ
การหาส่วนที่เหลือ: เมื่อทราบส่วนหนึ่งของทั้งหมด เราสามารถหาส่วนที่เหลือได้โดยนำทั้งหมดลบด้วยส่วนที่ทราบ
ข้อ 4 |
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 |
|
แผงควบคุมและประเมินโมเดลแบบไดนามิกในช่วงเวลาดังกล่าวด้านการวิจัยข้อมูล เช่น การพยากรณ์ที่เราจะเน้นข้อมูลแบ่งส่วนที่สองส่วนหลัก:
ข้อมูลสำหรับการฝึกสอน (Training Data): ข้อมูลการฝึกโมเดลให้เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลเพื่อสร้างโมเดลทำนายผลลัพธ์ได้
ข้อมูลสำหรับทดสอบ (ข้อมูลการทดสอบ): ตรวจสอบโครงสร้างโมดูลในการฝึกมาแล้วโดยนำโมดูลมาก่อนมาก่อนมาทดสอบโมดูลสามารถทำนายผลลัพธ์ได้ถูกต้องแม่นยำทุกครั้ง
ผู้ควบคุมข้อมูล 80% ของทั้งหมดเพื่อฝึกสอนโมเดลและส่วนที่เหลืออีก 20% (คือ 51 อธิบาย) เพื่อทดสอบโมเด |
Machine Learning: เป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาขึ้นเรื่อยๆ เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลและความทำนายผลลัพธ์ได้
ค้นหาข้อมูล (Data Splitting): เป็นขั้นตอนสำคัญและประเมินโมเดลโดยตรวจสอบข้อมูลย้อนหลังชุดฝึกสอนและชุดทดสอบ
โครงสร้างโมเดล (การประเมินแบบจำลอง): เป็นฐานข้อมูลประเมินโมเดลที่เก็บข้อมูลเพื่อตรวจสอบข้อมูลชุดทดสอบ |
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 |
|
เราสามารถหาพื้นที่ของโซนที่อ่อนไหวสูงมากได้โดยการคูณพื้นที่ทั้งหมดของเขตนั้นด้วยเปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ที่อ่อนไหวสูงมาก
พื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงมาก = พื้นที่ทั้งหมดของอำเภอ * เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงมาก
ค่าที่ทราบ:
เนื้อที่รวมของอำเภอ = 7,000 ตารางกิโลเมตร
เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงมาก = 9% (แสดงเป็นทศนิยมโดยหารด้วย 100 : 9 / 100 = 0.09 ) |
ปอร์เซ็นต์: วิธีแสดงส่วนหนึ่งของจำนวนทั้งหมดเป็นเศษส่วนของหนึ่งร้อย
พื้นที่: ขอบเขตของพื้นผิว |
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 |
|
ความจำเพาะคือการวัดทางสถิติที่ใช้ในการจำแนกประเภทแบบไบนารีเพื่อประเมินความสามารถของโมเดลในการระบุกรณีที่เป็นลบได้อย่างถูกต้อง โดยคำนวณจากอัตราส่วนของผลลบจริง (TN) ต่อผลรวมของผลลบจริงและผลบวกปลอม (FP)
ในสถานการณ์นี้โดยที่ TPR อยู่ที่ 0.95 (สูง) และ FPR อยู่ที่ 0.05 (ต่ำ) โมเดลจะทำงานได้ดีในการระบุทั้งกรณีเชิงบวกและเชิงลบค่าความจำเพาะสูง (0.95 ) บ่งชี้ว่าโมเดลกำลังจำแนกกรณีเชิงลบได้อย่างแม่นยำ (ทำนายได้อย่างถูกต้องว่ากรณีเชิงลบคือกรณีเชิงลบจริงๆ) |
การถดถอยโลจิสติก
อัตราการบวกที่แท้จริง (TPR)
อัตราการบวกเท็จ (FPR)
ความเฉพาะเจาะจง
การจำแนกประเภทแบบไบนารี |
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 (Area Under the Curve): ค่า AUC เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกประเภท (classification) โดยวัดความสามารถของโมเดลในการจัดอันดับตัวอย่างที่เป็น positive และ negative ได้ถูกต้อง ค่า AUC มีช่วงระหว่าง 0 ถึง 1:
AUC = 0.5: หมายความว่าโมเดลไม่สามารถจำแนกประเภทได้ดีกว่าการเดาแบบสุ่ม
AUC = 1: หมายความว่าโมเดลสามารถจำแนกประเภทได้อย่างสมบูรณ์แบบ
ค่า AUC = 0.963: ค่านี้ใกล้เคียง 1 มาก ซึ่งบ่งบอกว่าโมเดลมีประสิทธิภาพในการจำแนกประเภทที่สูงมาก สามารถแยกแยะตัวอย่างที่เป็น positive และ negative ได้อย่างชัดเจน |
ROC Curve (Receiver Operating Characteristic): กราฟที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการตรวจพบจริง (True Positive Rate) และอัตราการเตือนผิด (False Positive Rate) ของโมเดล
AUC (Area Under the Curve): ค่าที่คำนวณได้จากพื้นที่ใต้กราฟ ROC ซึ่งใช้เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกประเภท
สรุป:
จากค่า AUC ที่ได้ 0.963 เราสามารถสรุปได้ว่าโมเดลการถดถอยโลจิสติกส์นี้มีประสิทธิภาพในการทำนายผลลัพธ์ได้ดีเยี่ยม และมีความน่าเชื่อถือสูงในการนำไปใช้งานจริง |
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% |
|
ราสามารถคำนวณเปอร์เซ็นต์ของข้อมูลการฝึกอบรมจากการเกิดดินถล่มทั้งหมดได้โดยใช้สูตรต่อไปนี้:
percentage = (training_locations / total_locations) * 100
ที่ไหน:
training_locationsคือจำนวนตำแหน่งในชุดข้อมูลฝึกอบรม (204 ในกรณีนี้)
total_locationsคือจำนวนครั้งของการเกิดดินถล่มทั้งหมด (255 ครั้งในกรณีนี้) |
เราได้รับข้อมูลชุดการฝึกอบรมประกอบด้วยตำแหน่ง 204 ตำแหน่ง
มีเหตุการณ์ดินถล่มรวม 255 ครั้ง
โดยการแทนค่าเหล่านี้ลงในสูตรเราจะได้: |
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% |
|
โปรแกรม Error Rate: อัตราข้อผิดพลาด หรือสัดส่วนของสัดส่วนของโครงสร้างที่โหดร้ายในข้อมูลทั้งหมด
ความสัมพันธ์ระหว่าง Error Rate และ Accuracy: Accuracy หรือส่วนใหญ่คือสัดส่วนของโมเดลการคาดการณ์ที่ถูกต้องในข้อมูลทั้งหมด ดังนั้น Accuracy = 100% - Error Rate
บริษัท: |
โครงสร้างโมเดล (การประเมินแบบจำลอง): ความถูกต้องแม่นยำ และ อัตราข้อผิดพลาด โครงสร้างคอนเทนเนอร์ประเมินโมเดลเพื่อวัดโครงสร้างโมเดล
สถิติ (สถิติ): เปอร์เซ็นต์เป็นเพียงความรู้ทางสถิติมาประยุกต์ใช้
ในส่วนของคืนนี้มีความแม่นยำหรือการคาดการณ์ในการทำนายอยู่ที่ 75% โครงสร้างสามารถทำนายผลลัพธ์ใหม่ได้ถูกต้อง 75% ของข้อมูลทั้งหมด |
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% |
|
เราสามารถคำนวณอัตราความสำเร็จได้โดยการหารจำนวนการทำนายที่ถูกต้องด้วยจำนวนจุดข้อมูลทั้งหมด แล้วคูณด้วย 100 ในกรณีนี้เรามีการทำนายที่ถูกต้อง 181 ครั้งจากจุดข้อมูลทั้งหมด 204 จุด
อัตราความสำเร็จ = (การทำนายที่ถูกต้อง / จุดข้อมูลทั้งหมด) * 100 อัตราความสำเร็จ = (181 / 204) * 100 อัตราความสำเร็จ = 0. 8873 * 100 อัตราความสำเร็จ = 88. 73%
ดังนั้นโมเดลดังกล่าวจึงมีอัตราความสำเร็จ 88.73 % ซึ่งหมายความว่าโมเดลดังกล่าวทำนายจุดข้อมูลการฝึกอบรมได้อย่างถูกต้อง 88.73% |
อัตราความสำเร็จ: ตัวชี้วัดที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยคำนวณโดยการหารจำนวนการคาดการณ์ที่ถูกต้องด้วยจำนวนจุดข้อมูลทั้งหมด |
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. |
|
แม้ว่าระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบ (Multimodal Transportation) จะมีเป้าหมายในการลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการขนส่ง แต่ในปัจจุบันแนวคิดเรื่องความยั่งยืนทางสิ่งแวดล้อมและความปลอดภัยในการขนส่งได้รับความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้น จึงสามารถสรุปได้ว่าเป้าหมายหลักของระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบในปัจจุบันคือ การเพิ่มประสิทธิภาพด้านสิ่งแวดล้อมและความปลอดภัย โดยคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ ดังนี้:
ลดการปล่อยมลพิษ: การใช้ระบบขนส่งแบบหลายรูปแบบที่เน้นการขนส่งทางรางหรือทางน้ำแทนการขนส่งทางถนน จะช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและมลพิษทางอากาศได้
ลดการใช้พลังงาน: การเลือกใช้พาหนะที่ประหยัดพลังงาน เช่น รถไฟไฟฟ้า เรือบรรทุกสินค้าขนาดใหญ่ จะช่วยลดการใช้พลังงานและลดต้นทุนในการขนส่ง
เพิ่มความปลอดภัย: การออกแบบระบบขนส่งให้มีความปลอดภัยสูง จะช่วยลดอุบัติเหตุและความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นได้
ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม: การเลือกเส้นทางการขนส่งที่หลีกเลี่ยงพื้นที่ที่มีความอ่อนไหวต่อสิ่งแวดล้อม จะช่วยลดผลกระทบต่อระบบนิเวศ |
ความยั่งยืน (Sustainability): เป็นแนวคิดที่มุ่งเน้นการพัฒนาที่ตอบสนองความต้องการในปัจจุบันโดยไม่กระทบต่อความสามารถของคนรุ่นหลังในการตอบสนองความต้องการของตนเอง
โลจิสติกส์สีเขียว (Green Logistics): เป็นการนำหลักการความยั่งยืนมาประยุกต์ใช้ในระบบโลจิสติกส์ โดยมุ่งเน้นการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
การจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบยั่งยืน (Sustainable Supply Chain Management): เป็นการจัดการห่วงโซ่อุปทานโดยคำนึงถึงผลกระทบทางสังคม สิ่งแวดล้อม และเศรษฐกิจ
สรุป: |
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. |
|
วิธีการ FAHP-DEA (Fuzzy Analytic Hierarchy Process - Data Envelopment Analysis) เป็นการผสมผสานระหว่างสองเทคนิคที่ทรงพลังในการวิเคราะห์ความเสี่ยงในการขนส่งแบบหลายรูปแบบ:
AHP (Analytic Hierarchy Process): ช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยเสี่ยงต่างๆ โดยอาศัยการประเมินเชิงคุณภาพจากผู้เชี่ยวชาญ ทำให้สามารถกำหนดน้ำหนักให้กับแต่ละปัจจัยได้อย่างเหมาะสม
DEA (Data Envelopment Analysis): เป็นเครื่องมือในการประเมินประสิทธิภาพ โดยนำข้อมูลเชิงปริมาณมาวิเคราะห์ เพื่อหาประสิทธิภาพสูงสุดของแต่ละหน่วยงานหรือกระบวนการ
เมื่อนำทั้งสองวิธีมารวมกัน จะได้ผลลัพธ์ที่ครอบคลุมทั้งมิติเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ ช่วยให้สามารถ:
ระบุและจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยเสี่ยง: ระบุปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญที่สุดที่ส่งผลกระทบต่อระบบการขนส่ง และจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยเหล่านั้น
ประเมินประสิทธิภาพของเส้นทางต่างๆ: เปรียบเทียบประสิทธิภาพของเส้นทางต่างๆ โดยพิจารณาจากปัจจัยเสี่ยงที่กำหนดไว้
ปรับปรุงเส้นทาง: นำผลลัพธ์ที่ได้ไปปรับปรุงเส้นทางการขนส่งให้มีความเสี่ยงน้อยที่สุดและมีประสิทธิภาพสูงสุด |
ทฤษฎีการตัดสินใจ (Decision Theory): FAHP เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ใช้ในการตัดสินใจภายใต้สภาวะที่มีความไม่แน่นอน
ทฤษฎีการวิจัยเชิงปฏิบัติการ (Operations Research): DEA เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ
ทฤษฎีระบบ (Systems Theory): การขนส่งแบบหลายรูปแบบเป็นระบบที่ซับซ้อน การใช้ FAHP-DEA ช่วยในการวิเคราะห์ระบบนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
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 |
|
ผลรวมน้ำหนักความสำคัญเท่ากับ 1: ผลรวมน้ำหนักความสำคัญทั้งหมดในแบบจำลองจะต้องเท่ากับ 1 วิธีนี้จะช่วยให้มั่นใจว่าเกณฑ์ทั้งหมดได้รับการพิจารณาตามสัดส่วนในการประเมินความเสี่ยงโดยรวม
การลบค่าน้ำหนักที่กำหนด: เนื่องจากเรารู้ค่าน้ำหนักสำหรับเกณฑ์สองข้อ (การดำเนินงานและความปลอดภัย) เราจึงลบค่าน้ำหนักของเกณฑ์ทั้งสองข้อออกจากค่าน้ำหนักรวม (1) เพื่อหาค่าน้ำหนักรวมของเกณฑ์ที่เหลือสามข้อ
การคำนวณ :
Combined weight = Total weight - Weight of operational risk - Weight of security risk
= 1 - 0.157 - 0.073
= 0.77 |
แบบจำลองการวิเคราะห์ความเสี่ยง: กรอบการทำงานที่ใช้ในการระบุประเมินและจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยง
น้ำหนักความสำคัญ: ค่าที่กำหนดให้กับเกณฑ์แต่ละเกณฑ์ในแบบจำลองการวิเคราะห์ความเสี่ยงเพื่อสะท้อนความสำคัญที่สัมพันธ์กัน |
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 |
|
ความน่าจะเป็น (P) = 0.2
ความรุนแรงของผลที่ตามมา (C) = 0.5
การคำนวณ :
R = P x C = 0.2 x 0.5 = 0.1
ระดับความเสี่ยง:
0.1
คำอธิบาย:
โมเดล R = P x C เป็นแนวทางง่ายๆ ในการวัดความเสี่ยงโดยการคูณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ (อุบัติเหตุ) ด้วยความรุนแรงของผลที่ตามมาในกรณีนี้ระดับความเสี่ยงคือ 0.1 ซึ่งบ่งชี้ว่าระดับความเสี่ยงค่อนข้างต่ำสำหรับส่วนเส้นทางนี้ |
โมเดลนี้เป็นแนวทางแบบเรียบง่ายและอาจไม่ได้ครอบคลุมความเสี่ยงทุกด้าน
ค่าความน่าจะเป็นและความรุนแรงของผลที่ตามมาอาจเป็นค่าเชิงอัตนัยและขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ
สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาเทคนิคการประเมินความเสี่ยงอื่นๆ ร่วมกับโมเดลนี้เพื่อให้เข้าใจความเสี่ยงได้อย่างครอบคลุมยิ่งขึ้น |
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 |
|
เนื่องจากการคำนวณตามสูตรที่ได้กล่าวมาข้างต้น ผลลัพธ์ที่ได้คือ 0.519 |
การคำนวณนี้ใช้หลักการถ่วงน้ำหนัก (weighted average) ซึ่งเป็นวิธีการทางสถิติที่นิยมใช้ในการรวมค่าข้อมูลหลายชุดที่มีความสำคัญแตกต่างกัน โดยให้ค่าที่สำคัญกว่ามีน้ำหนักที่มากกว่าในการคำนวณผลลัพธ์สุดท้าย |
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.
|
0.18 |
|
สูตรนี้เป็นแนวทางทั่วไปสำหรับการประเมินความเสี่ยงแบบกึ่งเชิงปริมาณในอุตสาหกรรมต่างๆรวมถึงการขนส่งโดยจะพิจารณาปัจจัยสำคัญ 3 ประการ ได้แก่
ความน่าจะเป็นของความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้น (P): แสดงถึงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ความเสี่ยงที่เกิดขึ้นระหว่างการขนส่งคะแนนความน่าจะเป็นที่สูงขึ้นบ่งชี้ว่าโอกาสที่ความเสี่ยงจะเกิดขึ้นมีมากขึ้น
ความรุนแรงของผลกระทบจากความเสี่ยง (C): สะท้อนถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์ความเสี่ยงหากเกิดขึ้นคะแนนความรุนแรงที่สูงขึ้นบ่งชี้ถึงผลกระทบที่สำคัญยิ่งขึ้นต่อการดำเนินการขนส่ง
ความเสี่ยง (D): ปัจจัยนี้พิจารณาถึงระดับความเสี่ยงที่ส่วนการขนส่งเฉพาะเจาะจงจะได้รับในกรณีของคุณเปอร์เซ็นต์ระยะทาง (0.2 ) แสดงถึงส่วนของเส้นทางทั้งหมดที่ความเสี่ยงมีความเกี่ยวข้องมากที่สุด
โดยการคูณปัจจัยทั้งสามนี้สูตรจะให้คะแนนเดียวที่สะท้อนความเสี่ยงโดยรวมที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์นั้นๆคะแนนนี้สามารถใช้เพื่อจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงจัดสรรทรัพยากรสำหรับการบรรเทาความเสี่ยงและตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับเส้นทางและขั้นตอนการขนส่ง |
การตัดสินใจในการกำหนดคะแนน: การให้คะแนนความน่าจะเป็นและความรุนแรงอาจเป็นการตัดสินใจส่วนบุคคลและขึ้นอยู่กับการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ
การพิจารณาปัจจัยความเสี่ยงที่จำกัด: สูตรนี้พิจารณาเพียงสามปัจจัยเท่านั้นในขณะที่ปัจจัยที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เช่น กลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบและผลกระทบแบบลูกโซ่อาจถูกมองข้าม
แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ แต่สูตร R = P × C × D ก็ยังเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการประเมินความเสี่ยงเบื้องต้นและการกำหนดลำดับความสำคัญในการวางแผนการขนส่ง |
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 |
|
ความเสี่ยงด้านสิ่งแวดล้อมมีส่วนสนับสนุนต่อคะแนนความเสี่ยงโดยรวมอยู่ที่ 0. 0244 |
ธีการเฉพาะสำหรับการคำนวณคะแนนความเสี่ยงและน้ำหนักในท้องถิ่นอาจแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับวิธีการประเมินความเสี่ยงที่ใช้
สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาปัจจัยความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเมื่อตัดสินใจเกี่ยวกับเส้นทางการขนส่ง |
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 |
|
คะแนนความเสี่ยงในพื้นที่สำหรับความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐาน = 0.2
การเปลี่ยนแปลงน้ำหนัก = 0. 400 - 0. 388 = 0. 012
ดังนั้นคะแนนความเสี่ยงรวมใหม่ = 0.2 * 0.012 = 0.0024
โดยพื้นฐานแล้ว การเพิ่มน้ำหนักความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐานเพียงเล็กน้อย (0.012) จะส่งผลให้คะแนนความเสี่ยงโดยรวมเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อย (0.0024)
เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักเป็นค่าที่ค่อนข้างเล็กหากการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักมีขนาดใหญ่ขึ้นผลกระทบต่อคะแนนความเสี่ยงโดยรวมจะยิ่งมีนัยสำคัญมากขึ้น |
แนวทางผลรวมถ่วงน้ำหนัก เทคนิคในการประเมินความเสี่ยงที่พิจารณาความสำคัญสัมพันธ์ของปัจจัยความเสี่ยงที่แตกต่างกันโดยกำหนดน้ำหนักให้กับปัจจัยเหล่านั้น
คะแนนความเสี่ยงในท้องถิ่น คะแนนที่กำหนดให้กับปัจจัยความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจงตามความรุนแรงและความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้น
น้ำหนัก ค่าตัวเลขที่แสดงถึงความสำคัญสัมพันธ์ของปัจจัยเสี่ยง |
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 |
|
น้ำหนักของรูปแบบการขนส่ง: 0. 073 (ซึ่งแสดงถึงความสำคัญสัมพันธ์ของรูปแบบการขนส่งนี้ในแง่ของความเสี่ยง)
คะแนนความเสี่ยงเบื้องต้น: 0.4 (ซึ่งแสดงถึงความเสี่ยงเบื้องต้นที่รับรู้ที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบการขนส่งนี้)
คะแนนความเสี่ยงที่ประเมินใหม่: 0. 35 (ซึ่งแสดงถึงความเสี่ยงที่รับรู้ที่ปรับปรุงแล้วหลังการประเมินใหม่)
ความแตกต่างของคะแนนความเสี่ยง (delta_risk_score): 0. 4 - 0. 35 = 0. 05 (แสดงถึงจำนวนคะแนนความเสี่ยงที่เปลี่ยนแปลงไป)
การเปลี่ยนแปลงของส่วนสนับสนุนต่อคะแนนความเสี่ยงโดยรวม (contribution_change): 0. 073 * 0. 05 = 0. 00365 (นี่คือน้ำหนักของรูปแบบการขนส่งคูณด้วยการเปลี่ยนแปลงของคะแนนความเสี่ยง) |
คะแนนน้ำหนักและความเสี่ยงจะถูกใช้ร่วมกันเพื่อกำหนดส่วนสนับสนุนโดยรวมของรูปแบบการขนส่งต่อความเสี่ยงทั้งหมดน้ำหนักที่มากขึ้นหรือคะแนนความเสี่ยงที่มากขึ้นจะส่งผลให้มีส่วนสนับสนุนต่อความเสี่ยงโดยรวมมากขึ้น |
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 |
|
ความเสี่ยงต่อความเสียหายจากการขนส่งสินค้า 0.1 0.321 0.0321
ความเสี่ยงด้านโครงสร้างพื้นฐาน 0.2 0.388 0.0776
ความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ 0.15 0.157 0.02355
ทั้งหมด 0.13325
|
นวคิดเรื่องการถ่วงน้ำหนักถือเป็นพื้นฐานในปัญหาการตัดสินใจตามเกณฑ์หลายประการ (MCDM) ซึ่งปัจจัยต่างๆ มากมายที่มีระดับความสำคัญต่างกันจะส่งผลต่อการตัดสินใจการกำหนดน้ำหนักให้กับเกณฑ์เหล่านี้ช่วยให้เราสามารถระบุความสำคัญโดยสัมพันธ์กันของเกณฑ์เหล่านี้ได้ และนำไปสู่การตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วน
ในบริบทของการเลือกเส้นทางการขนส่งหลายรูปแบบปัจจัยเสี่ยงต่างๆ เช่น ความเสียหายของสินค้าโครงสร้างพื้นฐานและความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ อาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพและความปลอดภัยของกระบวนการขนส่งการกำหนดน้ำหนักให้กับความเสี่ยงเหล่านี้จะช่วยให้เราสามารถจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงที่ก่อให้เกิดภัยคุกคามมากขึ้น และรวมความเสี่ยงเหล่านี้เข้าในกระบวนการตัดสินใจเพื่อเลือกเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|