CRMTool评估集体风险模型总损失分布的MATLAB开发工具

评估模型性能时，计算损失函数是一个关键步骤。

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。

此页面是Kitayama S，Cilsalar H.（正在审核）提交的手稿的在线存储库：“通过ASCE / SEI 7-16程序设计的隔震和非隔震建筑物的比较地震损失评估。”存储库提供了地震损失评估MATLAB代码，包括更新的文件：“info_Comp_Fragility_NonStructural_Accel.m”，“info_Comp_Fragility_Structural”和“info_num_Components_Structural.m”。这些MATLAB代码基于条件频谱方法计算损失漏洞功能、预期年度损失（EAL）和随时间推移的预期损失（EL）。

MATLAB开发工具——MATLABFOTOSHOP，灵感源自于Adobe Photoshop。

MagicSynchronizer是一个用于MATLAB开发的工具，用于创建对象以同步一组属性。

Matlab开发工具-MyPatcher是一个函数，它使用纯Matlab从一个统一的diff文件中修复la-unix修补工具文件。

传统的矿井火灾评价方法过于依赖专家经验，缺乏客观性和系统性。本研究通过分析35起矿井火灾事故案例，确定了煤层自燃等级、人员素质、通风管理、消防系统、安全管理、可燃物管理和设备防爆等7个影响火灾风险的关键因素。利用层次分析法建立权重模型，并结合数据处理对矿井火灾安全等级进行评估，为制定火灾预防和控制策略提供科学依据。

风险预测模型评估是为了评估预测模型在风险预测方面的准确性和有效性。NRI（Net Reclassification Improvement）是衡量风险预测模型性能的一种方法，通过比较新旧模型在风险分类上的改进程度来评估。在R语言环境下，可以使用nricens和PredictABEL两种包来进行NRI计算，分别计算绝对NRI和相对NRI。此外，使用logistic回归模型建立预测模型，并进行数据预处理和结果对比。

[S args] = flagParser(args, flags) 解析元胞数组args，检查元胞数组flags中提供的任何标志，并返回没有标志的args，以便它们可以在inputParser和结构S中处理。此过程包括检测参数中是否存在标志的所有布尔值。