Dr.-Ing. Torsten Heyer
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
NameHerr Dr.-Ing. Torsten Heyer
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- Heyer, Torsten
- Prof. Dr.-Ing. habil. Hans-B. Horlacher
rnDie Arbeit fokussiert auf die Darstellung der besonderen Eignung dieses statistischen, multivariaten Analyseverfahrens für den speziellen Anwendungsfall. Diese ergibt sich u. a. aus der Möglichkeit einer expliziten Berücksichtigung von Deichinhomogenitäten, die häufig als Ursache für ein initiales Deichversagen gelten. Derartige Diskontinuitäten sind vielfältiger Natur und oftmals nicht auf physikalischer Grundlage messbar. Exemplarisch sind die biologischen Einflussfaktoren (z. B. Grasnarbenqualität oder Wühltierbefall) zu nennen, deren signifikanter Einfluss auf die Standsicherheit und Funktionstüchtigkeit eines Deiches erwiesen ist. Ein logistisches Regressionsmodell (Logit-Modell) ist in der Lage, sowohl quantitative (kardinale), als auch qualitative (kategoriale) Einflussgrößen zu kombinieren und deren gemeinsame Wirkung auf die Eintretenswahrscheinlichkeit eines Ereignisses - im speziellen Fall eines Deichversagens - zu berücksichtigen. Auf der Grundlage von Beobachtungsund Messdaten ermöglichen deichbruchbezogene Logit-Modelle die abschnittsweise, ereignisabhängige Prognose der Versagenswahrscheinlichkeiten entlang von Deichbauwerken. Seinen praktischen Nutzen erlangt das Modell zum Beispiel aus der Verwendung in Risikoanalysen, in Nutzen-Kosten-Analysen oder in Priorisierungsaufgaben von Deichertüchtigungsmaßnahmen.
rnAufbauend auf der Problembeschreibung und der Diskussion alternativer probabilistischer Ansätze werden in der Arbeit zunächst die wesentlichen mathematischen Grundlagen der logistischen Regression dargelegt. Im Anschluss werden die besonderen Aspekte bei der Entwicklung eines Logit-Modells zur Zuverlässigkeitsbewertung von Flussdeichen erläutert. Eine Demonstration der Modellerstellung und der Modellnutzung erfolgt für einen konkreten Anwendungsfall. Die Ergebnisse der Arbeit werden abschließend zusammengefasst.
- Sicherheitskonzepte (Risikomanagement) für wasserbauliche Anlagen
- angewandte Forschung (Umweltforschung)
- Heyer, Torsten
- Prof. Dr.-Ing. habil. Hans-B. Horlacher
rnDie Arbeit fokussiert auf die Darstellung der besonderen Eignung dieses statistischen, multivariaten Analyseverfahrens für den speziellen Anwendungsfall. Diese ergibt sich u. a. aus der Möglichkeit einer expliziten Berücksichtigung von Deichinhomogenitäten, die häufig als Ursache für ein initiales Deichversagen gelten. Derartige Diskontinuitäten sind vielfältiger Natur und oftmals nicht auf physikalischer Grundlage messbar. Exemplarisch sind die biologischen Einflussfaktoren (z. B. Grasnarbenqualität oder Wühltierbefall) zu nennen, deren signifikanter Einfluss auf die Standsicherheit und Funktionstüchtigkeit eines Deiches erwiesen ist. Ein logistisches Regressionsmodell (Logit-Modell) ist in der Lage, sowohl quantitative (kardinale), als auch qualitative (kategoriale) Einflussgrößen zu kombinieren und deren gemeinsame Wirkung auf die Eintretenswahrscheinlichkeit eines Ereignisses - im speziellen Fall eines Deichversagens - zu berücksichtigen. Auf der Grundlage von Beobachtungsund Messdaten ermöglichen deichbruchbezogene Logit-Modelle die abschnittsweise, ereignisabhängige Prognose der Versagenswahrscheinlichkeiten entlang von Deichbauwerken. Seinen praktischen Nutzen erlangt das Modell zum Beispiel aus der Verwendung in Risikoanalysen, in Nutzen-Kosten-Analysen oder in Priorisierungsaufgaben von Deichertüchtigungsmaßnahmen.
rnAufbauend auf der Problembeschreibung und der Diskussion alternativer probabilistischer Ansätze werden in der Arbeit zunächst die wesentlichen mathematischen Grundlagen der logistischen Regression dargelegt. Im Anschluss werden die besonderen Aspekte bei der Entwicklung eines Logit-Modells zur Zuverlässigkeitsbewertung von Flussdeichen erläutert. Eine Demonstration der Modellerstellung und der Modellnutzung erfolgt für einen konkreten Anwendungsfall. Die Ergebnisse der Arbeit werden abschließend zusammengefasst.
- Sicherheitskonzepte (Risikomanagement) für wasserbauliche Anlagen
- angewandte Forschung (Umweltforschung)
- Heyer, Torsten
- Prof. Dr.-Ing. habil. Hans-B. Horlacher
rnDie Arbeit fokussiert auf die Darstellung der besonderen Eignung dieses statistischen, multivariaten Analyseverfahrens für den speziellen Anwendungsfall. Diese ergibt sich u. a. aus der Möglichkeit einer expliziten Berücksichtigung von Deichinhomogenitäten, die häufig als Ursache für ein initiales Deichversagen gelten. Derartige Diskontinuitäten sind vielfältiger Natur und oftmals nicht auf physikalischer Grundlage messbar. Exemplarisch sind die biologischen Einflussfaktoren (z. B. Grasnarbenqualität oder Wühltierbefall) zu nennen, deren signifikanter Einfluss auf die Standsicherheit und Funktionstüchtigkeit eines Deiches erwiesen ist. Ein logistisches Regressionsmodell (Logit-Modell) ist in der Lage, sowohl quantitative (kardinale), als auch qualitative (kategoriale) Einflussgrößen zu kombinieren und deren gemeinsame Wirkung auf die Eintretenswahrscheinlichkeit eines Ereignisses - im speziellen Fall eines Deichversagens - zu berücksichtigen. Auf der Grundlage von Beobachtungsund Messdaten ermöglichen deichbruchbezogene Logit-Modelle die abschnittsweise, ereignisabhängige Prognose der Versagenswahrscheinlichkeiten entlang von Deichbauwerken. Seinen praktischen Nutzen erlangt das Modell zum Beispiel aus der Verwendung in Risikoanalysen, in Nutzen-Kosten-Analysen oder in Priorisierungsaufgaben von Deichertüchtigungsmaßnahmen.
rnAufbauend auf der Problembeschreibung und der Diskussion alternativer probabilistischer Ansätze werden in der Arbeit zunächst die wesentlichen mathematischen Grundlagen der logistischen Regression dargelegt. Im Anschluss werden die besonderen Aspekte bei der Entwicklung eines Logit-Modells zur Zuverlässigkeitsbewertung von Flussdeichen erläutert. Eine Demonstration der Modellerstellung und der Modellnutzung erfolgt für einen konkreten Anwendungsfall. Die Ergebnisse der Arbeit werden abschließend zusammengefasst.
- Sicherheitskonzepte (Risikomanagement) für wasserbauliche Anlagen
- angewandte Forschung (Umweltforschung)
- Heyer, Torsten
- Prof. Dr.-Ing. habil. Hans-B. Horlacher
rnDie Arbeit fokussiert auf die Darstellung der besonderen Eignung dieses statistischen, multivariaten Analyseverfahrens für den speziellen Anwendungsfall. Diese ergibt sich u. a. aus der Möglichkeit einer expliziten Berücksichtigung von Deichinhomogenitäten, die häufig als Ursache für ein initiales Deichversagen gelten. Derartige Diskontinuitäten sind vielfältiger Natur und oftmals nicht auf physikalischer Grundlage messbar. Exemplarisch sind die biologischen Einflussfaktoren (z. B. Grasnarbenqualität oder Wühltierbefall) zu nennen, deren signifikanter Einfluss auf die Standsicherheit und Funktionstüchtigkeit eines Deiches erwiesen ist. Ein logistisches Regressionsmodell (Logit-Modell) ist in der Lage, sowohl quantitative (kardinale), als auch qualitative (kategoriale) Einflussgrößen zu kombinieren und deren gemeinsame Wirkung auf die Eintretenswahrscheinlichkeit eines Ereignisses - im speziellen Fall eines Deichversagens - zu berücksichtigen. Auf der Grundlage von Beobachtungsund Messdaten ermöglichen deichbruchbezogene Logit-Modelle die abschnittsweise, ereignisabhängige Prognose der Versagenswahrscheinlichkeiten entlang von Deichbauwerken. Seinen praktischen Nutzen erlangt das Modell zum Beispiel aus der Verwendung in Risikoanalysen, in Nutzen-Kosten-Analysen oder in Priorisierungsaufgaben von Deichertüchtigungsmaßnahmen.
rnAufbauend auf der Problembeschreibung und der Diskussion alternativer probabilistischer Ansätze werden in der Arbeit zunächst die wesentlichen mathematischen Grundlagen der logistischen Regression dargelegt. Im Anschluss werden die besonderen Aspekte bei der Entwicklung eines Logit-Modells zur Zuverlässigkeitsbewertung von Flussdeichen erläutert. Eine Demonstration der Modellerstellung und der Modellnutzung erfolgt für einen konkreten Anwendungsfall. Die Ergebnisse der Arbeit werden abschließend zusammengefasst.
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- angewandte Forschung (Umweltforschung)