CombineFragilityCurvesWeightedSum

fragility_curves.CombineFragilityCurvesWeightedSum()

Combineer meerdere fragility curves met een gewogen som tot een enkele fragility curve.

Attributes

Name	Type	Description
data_adapter	DataAdapter	DataAdapter object
lst_fragility_curves	list[pd.DataFrame]	Lijst van fragility curves die worden gecombineerd
df_out	Optional[pd.DataFrame] | None	DataFrame met de gecombineerde fragility curve
combine_func	Callable	Functie die wordt gebruikt om de fragility curves te combineren
weights	list[float] | None	Gewichten voor de weighted sum methode, in de zelfde volgorde als de lijst van fragility curves
fragility_curve_schema	ClassVar[dict[str, str]]	Schema waaraan de fragility curve moet voldoen: hydraulicload: float, failure_probability: float
interp_func	Callable	Functie waarmee geinterpoleerd wordt in FragilityCurve

Notes

Bij het combineren van de fragility curves moeten de waterstanden van de curves op elkaar afgestemd worden. Dit gebeurt door de waterstanden van de curves te interpoleren naar een nieuwe set waterstanden. De volgende opties kunnen via de config worden ingesteld:

1. extend_past_max. Hoever de nieuwe waterstanden verder gaan dan de maximale waterstanden van de inputcurves. Default is 0.01.
2. refine_step_size. De stapgrootte van de waterstanden die gebruikt wordt bij het herschalen van de kansen voor het combineren. Default is 0.05.

Methods

Name	Description
calculate_combined_curve
combine_func	Combineer afhankelijk: P(fail,comb|h) = SUM(w_i * P(fail,i|h))
interp_func	interpolate_1d met y-waardes omgezet naar log-waardes
log_exceptions	Stuurt exceptions eerst naar de logger van de DataAdapter
run	Combineert meerdere fragility curves onafhankelijk

calculate_combined_curve

fragility_curves.CombineFragilityCurvesWeightedSum.calculate_combined_curve(
    extend_past_max,
    refine_step_size,
)

combine_func

fragility_curves.CombineFragilityCurvesWeightedSum.combine_func(
    lst_fragility_curves,
    weights=None,
)

Combineer afhankelijk: P(fail,comb|h) = SUM(w_i * P(fail,i|h))

interp_func

fragility_curves.CombineFragilityCurvesWeightedSum.interp_func(
    x,
    xp,
    fp,
    ll=1e-200,
    clip01=False,
)

interpolate_1d met y-waardes omgezet naar log-waardes

Parameters

Name	Type	Description	Default
x	np.ndarray	X-waardes waarop geinterpoleerd moet worden	required
xp	np.ndarray	Referentievector van x-waardes	required
fp	np.ndarray	Referentievector van y-waardes	required
ll	float	Ondergrens voor de interpolatie, deze waarde of kleiner wordt als 0 gezien	1e-200
clip01	bool	Begrens resultaat tussen [0, 1]	False

Returns

Name	Type	Description
	np.array	geinterpoleerde vector

log_exceptions

fragility_curves.CombineFragilityCurvesWeightedSum.log_exceptions(method)

Stuurt exceptions eerst naar de logger van de DataAdapter

run

fragility_curves.CombineFragilityCurvesWeightedSum.run(input, output)

Combineert meerdere fragility curves onafhankelijk

Parameters

Name	Type	Description	Default
input	list[str]	Lijst van namen van de DataAdapters met fragility curves. De laatste lijst hiervan in de gewichten.	required
output	str	Naam van de output DataAdapter.	required

Raises

Name	Type	Description
	UserWarning	Als de lengte van de gewichten niet gelijk is aan het aantal fragility curves, de laatste waarde van de input lijst moet de gewichten bevatten.