地震损失评估

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MATLAB分时代码地震损失评估
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)。
评估模型性能时的损失函数计算
评估模型性能时,计算损失函数是一个关键步骤。
黄河下游滩区洪水淹没损失评估研究
随着黄河下游河道泥沙沉积导致洪水漫滩频繁,严重影响滩区安全,进行漫滩洪水淹没损失评估可为滩区防洪减灾提供依据。技术进步引领下,利用回归分析建立黄河下游滩区玉米、大豆、花生、林地与房屋等洪水淹没水深与淹没损失的关系函数,构建了评估体系。基于数字地形与地理属性信息数据库,模拟与预测了8000m3/s、14000m3/s量级洪水滩区演进及淹没影响,提出了淹没损失率分布图。洪峰时刻淹没损失较大,尤其是低秆作物。
MATLAB地震模拟开发
MATLAB地震模拟开发。生成随机振动图形对象。
概率损失系统-AnsysWorkbench工程实例解析
此例中,单服务队伍的∞/3// MM系统优于多服务队伍的3个∞/1// MM系统,体现了减少队伍数量的优化理念。
PyTorch实现的常用深度学习损失函数
一些适用于分类、分割等网络的损失函数PyTorch实现,包括: label-smooth amsoftmax partial-fc focal-loss dual-focal-loss triplet-loss giou-loss affinity-loss pc_softmax_cross_entropy ohem-loss(softmax based on line hard mining loss)
基于航空公司数据的损失预警模型构建
SASchampion2017介绍了基于航空公司数据的损失预警模型,包括损失概率模型和客户画像。以58,954条经过数据预处理的航空客户数据为例,利用分类和聚类技术进行客户损失预测和价值细分。先进行了客户损失预测,使用了决策树、随机森林和梯度提升树进行训练和评估,并比较了它们的分类性能。结果显示,基于Boosting算法的分类器表现更佳,错误率更低。对变量的使用分析表明,最后一次飞行至观察窗口结束时间、第二年总机票价格和最大飞行间隔对预测客户流失具有重要贡献。随后,采用k-medoids聚类对非损失和损失客户进行了分组。
地震目录关联规则分析新方法
提出一种Inter-Apriori方法,用于挖掘地震目录中的相关区域。该方法通过改进关联规则算法的兴趣度度量,能够高效获取准确的地震信息。实验结果表明,Inter-Apriori方法可以快速找到更有价值的地震相关区域。该方案为地震研究提供了新的视角,加强了地震目录数据分析的重要性,并推进了地震预报工作。
最新地震数据读取工具 - SeisLab 3.02
Matlab的最新工具SeisLab 3.02,专门解决地震数据的读取和处理问题,提供了高效、可靠的解决方案。这一工具在处理地震数据方面具有突出的性能,适用于地震学研究和相关领域的数据分析工作。
山岭隧道洞口地震风险模糊综合评价
山岭隧道洞口在地震中的风险存在随机性和模糊性。为了评估这种风险,可以采用模糊综合评价模型。 首先,通过分析汶川地震中受损的山岭隧道洞口数据,总结出影响隧道洞口震害的因素,并从中筛选出主要因素作为模糊综合评价的影响因子。然后,利用层次分析法确定各个风险因素的相对权重,并利用隶属函数确定各个风险因素对风险水平的隶属度。 将风险因素的权重与风险因素对风险水平的隶属度进行模糊综合运算,可以得到隧道洞口抗震风险水平。最后,将模糊综合评价法应用于实际工程,对其抗震风险进行评估。该研究结果可为高烈度地震区隧道洞口抗震设计提供参考。