scalepy's People
scalepy's Issues
Selection process validation
@dogukankaratas , seçme processi'nin PEER sitesiyle karşılaştırır mısın? Bakalım aynı kayıtları verecek mi? ve katsayılar ayn mı?
Unutma: PEER sitesi 11 adeti değil, P1'in sonucunu bize vermektedir.
Scale factor Sorunu bu olabilir mi?
Büyük çıkan SF burası çarpım olduğu için olabilir mi?
Seçme aşamasında "Pulse" teriminin eklenmesi
PEER'in seçme yaklaşımında "Pulse" terimi yer alıyor.
Pulse kavramı "Directivity" ile ilişkili olup FlatFile içinde JL kolonunda yer alıyor.
Faltfile içinde JL kolonuna baktığımda Pulse ve non-pulse ile beraber belirsizliklerin de olduğunu görüyorum.
Mevcut kodlamada "Pulse" terimi yer almıyor. Buna göre elimizdeki "meta_data.csv" dosyasına RSN'lere bakarak JL kolonunun eklenmesi gerekiyor.
Bunu şu anda ben yapıyorum.
Sonucu yeni PR olarak ileteceğim.
P1-P2 Process Testing Notes
-
Input filtreleme sorgularina esittir eklendi. Ornegin '<' yerine '<='. Esittiri goz onunde bulundurmadigimiz icin degeri 0 olan bircok satiri goz ardi etmisiz.
-
5-75 Duration aralik arttirildi. Default araligin disinda kalan cok fazla deprem kaydi bulundu. PEER'da bu bir input olarak alinmiyor.
-
PASSED
Class test
Class ile aşağıdaki testi yaptım.
#%%
import pandas as pd , os , numpy as np
from aad_TBDY2018_ResponseSpectrumCreator_class import tbdy2018_spectra
import datetime
import json
#%%
fault_list = [ "Strike - Slip" , "Normal" , "Reverse" , 'Reverse - Oblique' , 'Normal - Oblique']
range_list = ["0,50","0,100","0,200","0,300",",50,100","50,200","50,300"]
mangitude_list = ["4,9"]
vs_list= ["0,180","180,360","360,760","760,1500","1500,10000"]
T1_list = [.25 , .5 , .75 , 1.0 , 1.25 , 1.5]
intensity_list = ["DD1","DD2","DD3","DD4"]
sonuc = {}
print( datetime.datetime.now())
for magnitude_range in mangitude_list[:] :
for vs_range in vs_list[:]:
for rjb_range in range_list[:]:
for fault_mechanism in fault_list[:]:
for intensity in intensity_list[:]:
for T1 in T1_list[:]:
#pass
try:
vs30 = 0.5*( float(vs_range.split(',')[0]) + float(vs_range.split(',')[1]) )
"""
"""
spectrum_object = tbdy2018_spectra()
spectrum_object.getSpectraValue( 39.39062046395253, 32.307622830661735 , intensity )
#spectrum_object.show_spectral_values()
spectrum_object.get_spectral_ordinates( vs30 )
spectrum_object.select_records_aad( magnitude_range, vs_range, rjb_range, fault_mechanism, T1)
spectrum_object.BothComponentScaling(T1 , plot_save = True )
print( f"{datetime.datetime.now() }-{intensity}-{magnitude_range}- { vs_range}- { rjb_range}- { fault_mechanism}- { T1} ")
if len( spectrum_object.ScaleFactors ) == 11 :
sonuc[f"{intensity}-{magnitude_range}- { vs_range}- { rjb_range}- { fault_mechanism}- { T1}"] = spectrum_object.ScaleFactors
else :
sonuc[f"{intensity}-{magnitude_range}- { vs_range}- { rjb_range}- { fault_mechanism}- { T1}"] = "FAIL"
except Exception as err:
print( err)
# %%
json.dump( sonuc, open( "6ICEES_Sonuc.json", 'w' ) )
Bazı sonuçlar cidden felaket
=> Bu çıktıların incelenmesi güzel bir çalışma olacaktır. 6ICEES'e bunu hazırlıyorum. Gün içinde bitireceğim.
Şimdi sonuçları inceliyorum.
Bakalım Scale Factor değerleri nasıl çıkmış?
Bu arada senin test sonuçları nasıl?
MSE formulasyon
@dogukankaratas bu formul ile değerlere bakar mısın?
Recommend Projects
-
React
A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.
-
Vue.js
🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.
-
Typescript
TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
-
TensorFlow
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
-
Django
The Web framework for perfectionists with deadlines.
-
Laravel
A PHP framework for web artisans
-
D3
Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉
-
Recommend Topics
-
javascript
JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.
-
web
Some thing interesting about web. New door for the world.
-
server
A server is a program made to process requests and deliver data to clients.
-
Machine learning
Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.
-
Visualization
Some thing interesting about visualization, use data art
-
Game
Some thing interesting about game, make everyone happy.
Recommend Org
-
Facebook
We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.
-
Microsoft
Open source projects and samples from Microsoft.
-
Google
Google ❤️ Open Source for everyone.
-
Alibaba
Alibaba Open Source for everyone
-
D3
Data-Driven Documents codes.
-
Tencent
China tencent open source team.