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，计算损失函数是一个关键步骤。

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。

震后房屋评估的 MATLAB 代码，用起来还挺顺手的，适合搞震灾数据的朋友。代码是按时代划分的，逻辑清晰，结构也不复杂。你要是做结构安全评估或者抗震，拿来参考一下会挺有的。哦对，链接里还有详细文档，运行环境要求也比较低，不太挑版本。

CRMTool是一个聚合损失分布计算工具，利用特征函数数值反演评估集体风险模型的复合聚合损失分布和相关的风险价值。它作为CF TOOLBOX的一部分，提供算法用于评估选定特征函数，并通过简单梯形规则或FFT算法计算PDF和CDF。

基于损失函数的模型评估标准，挺适合做分类效果的，是在你用 Clementine 或者 SPSS 挖数据的时候。这部分内容讲得还蛮全，从混淆矩阵到准确率，还有误差度量、交叉验证都带上了。嗯，光看标题就知道，对模型调优友好。 17.1 的小节讲得挺细，尤其是两个模型的成本可视化，你要是做 A/B 测试或者不同算法对比，好用。后面像贝叶斯标准和遗传算法也有涉及，虽然偏理论点，但讲得不死板，看着不费劲。 而且它不光讲原理，配合 Clementine 工具操作讲，挺实用的。比如你要跑分类模型，调参数的时候不知道评估哪个好，照着这章来一遍，基本有思路了。响应也快，界面也直观。 如果你刚上手 SPSS-Cl

MATLAB中的最小损失哈希码是一种关键技术，用于数据检索和相似性比较。这种方法通过最小化哈希函数计算的误差，有效地减少了数据索引中的信息损失。该技术在处理大规模数据集时特别有效，能够快速且准确地识别和检索相似的数据模式。

MATLAB地震模拟开发。生成随机振动图形对象。

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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。