fa2338/Masterprojekt_V3
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2026-02-05 14:45:27 +01:00
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Stochastisches_Modell.py
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@@ -118,6 +118,8 @@ class StochastischesModell:
for j in range(i + 1, len(liste_beobachtungen_symbolisch)):
beobachtung_symbolisch_j = liste_beobachtungen_symbolisch[j]
aufgeteilt_j = beobachtung_symbolisch_j.split("_")
if len(aufgeteilt_j) < 2:
continue
beobachtungsart_j = str(aufgeteilt_j[1])
if beobachtungsart_i == "SD" and beobachtungsart_j == "SD":
@@ -203,7 +205,7 @@ class StochastischesModell:
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\Qll_Symbolisch.csv", liste_beobachtungen_symbolisch, liste_beobachtungen_symbolisch, Qll, "Qll")
return Qll
def Qll_numerisch(self, Qll_Matrix_Symbolisch: sp.Matrix, liste_beobachtungen_symbolisch: list) -> np.Matrix:
def Qll_numerisch(self, Qll_Matrix_Symbolisch: sp.Matrix, liste_beobachtungen_symbolisch: list) -> np.asarray:
"""Erstellt eine numerische Kofaktormatrix der Beobachtungen aus einer symbolischen Qll-Matrix.
Es werden die zur Substitution benötigten Werte aus der Datenbank abgefragt und den in Qll vorkommenden Symbolen zugeordnet,
@@ -226,7 +228,7 @@ class StochastischesModell:
:param liste_beobachtungen_symbolisch: Liste der symbolischen Beobachtungskennungen.
:type liste_beobachtungen_symbolisch: list
:return: Numerische Kofaktormatrix Qll als Numpy-Array.
:rtype: np.Matrix
:rtype: np.asarray
:raises ValueError: Falls Symbole in Qll_Matrix_Symbolisch enthalten sind, für die keine Substitutionen vorhanden sind.
"""
liste_beobachtungen_symbolisch = [str(b).strip() for b in liste_beobachtungen_symbolisch]
@@ -379,7 +381,7 @@ class StochastischesModell:
return Qll_numerisch
def QAA_symbolisch(self, liste_beobachtungen_symbolisch: list) -> np.Matrix:
def QAA_symbolisch(self, liste_beobachtungen_symbolisch: list) -> np.asarray:
"""Erstellt die symbolische Kofaktormatrix der Anschlusspunkte (weiche Lagerung).
Es werden ausschließlich Beobachtungen berücksichtigt, deren Kennung mit "lA_" beginnt. Für jede Anschlussbedingung
@@ -419,7 +421,7 @@ class StochastischesModell:
Export.matrix_to_csv(r"Zwischenergebnisse\QAA_Symbolisch.csv", liste_beobachtungen_symbolisch, liste_beobachtungen_symbolisch, Qll, "Qll")
return Qll
def QAA_numerisch(self, QAA_Matrix_Symbolisch: sp.Matrix, liste_beobachtungen_symbolisch: list) -> np.Matrix:
def QAA_numerisch(self, QAA_Matrix_Symbolisch: sp.Matrix, liste_beobachtungen_symbolisch: list) -> np.asarray:
"""Erstellt eine numerische Matrix aus einer symbolischen QAA-Matrix.
Es werden die numerischen Standardabweichungen der Anschlussbedingungen sowie die Varianzkomponente der Gruppe
@@ -433,7 +435,7 @@ class StochastischesModell:
:param liste_beobachtungen_symbolisch: Liste der symbolischen Beobachtungskennungen.
:type liste_beobachtungen_symbolisch: list
:return: Numerische VKofaktormatrix QAA als Numpy-Array.
:rtype: np.Matrix
:rtype: np.asarray
"""
# Symbolische Listen
liste_beobachtungen_symbolisch = [str(b).strip() for b in liste_beobachtungen_symbolisch]