此脚本计算和分析以下系统风险度量:组件测量如Kritzman等人的AR(吸收率)(2010),Allen等人的CATFIN (2012),Kinlaw & Turkington (2012)的CS(相关意外),以及Kritzman & Li (2010)的TI(湍流指数)。此外,还包括主成分分析连通性措施如DCI(动态因果指数)、CIO(“进出”连接)、CIOO(“进出-其他”连接),以及网络中心性指标如介数、度数、接近度、聚类。
系统风险评估和分析框架MATLAB开发
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研究重点
分析诺福克市公开的沿海洪灾风险预测数据,包括海平面上升和风暴潮。
对比不同预测数据,识别差异来源。
提取并转换数据,确保不同预测数据的可比性。
分析方法
数据获取: 从公开渠道或个人沟通获取代码和数据集。
识别背景条件: 分析预测数据的背景条件、假设和方法,例如测量单位、水位基准、基准年和本地化方法。
数据转换: 将数据转换为统一格式,以便进行比较。
代码结构
项目目录包含复现Ruckert等人研究所需的所有文件。
研究文献
Ruckert, K.L., Srikrishnan, V. & Keller, K. (正在审查). 表征沿海洪水灾害预测的深层不确定性:弗吉尼亚州诺福克市的案例研究。科学报告。
Ruckert, K.L., Srikrishnan, V. & Keller, K. (2018). 表征沿海洪水灾害预测的深层不确定性:弗吉尼亚州诺福克市的案例研究。arXiv 预印本。arXiv:1804.02874.
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0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高,车险出险频率越低。
2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高,车险出险频率越高的趋势,但存在一定波动性。
分析结果表明,2 公里可能是区分风险的一个临界值,但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子,故不再进一步探讨更可靠的临界值。
虽然行程里程分析具有一定风险区分能力,但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析,因此最终选择后者用于构建预测模型。
速度相关因子分析
平均速度标准差
分析结果显示,平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著,难以解释其趋势。 因此,本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。
分平均速度行程数
将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间,分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。
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