铁道标准设计
鐵道標準設計
철도표준설계
RAILWAY STANDARD DESIGN
2014年
z1期
134-137,167
,共5页
最大熵法%密度函数%遗传算法%桩板墙%可靠指标
最大熵法%密度函數%遺傳算法%樁闆牆%可靠指標
최대적법%밀도함수%유전산법%장판장%가고지표
对于桩板墙计算,由于桩体本身和岩土参数都具有随机性,其分布具有多样性,且极限状态功能函数具有高度非线性的特点,所以在进行可靠度计算中,要从参数估计、极限状态功能函数和结构可靠度计算方法这3个方面进行考虑。在参数估计方面,由给定的样本求解随机变量的概率密度函数是统计学的基本问题,目前常用的方法可分为参数估计和非参数估计两大类。参数估计中往往是先假定随机变量服从分布模型,然后依据样本求解模型中未知参数;在参数估计中由于随机变量真实的概率分布模型与假设的概率分布模型存在较大的差异,导致计算结果误差较大。以信息熵模型为代表的非参数估计弥补了以上缺陷,非参数估计不需要假设分布模型,完全依据样本按照一定的原则选取最优的分布函数。
對于樁闆牆計算,由于樁體本身和巖土參數都具有隨機性,其分佈具有多樣性,且極限狀態功能函數具有高度非線性的特點,所以在進行可靠度計算中,要從參數估計、極限狀態功能函數和結構可靠度計算方法這3箇方麵進行攷慮。在參數估計方麵,由給定的樣本求解隨機變量的概率密度函數是統計學的基本問題,目前常用的方法可分為參數估計和非參數估計兩大類。參數估計中往往是先假定隨機變量服從分佈模型,然後依據樣本求解模型中未知參數;在參數估計中由于隨機變量真實的概率分佈模型與假設的概率分佈模型存在較大的差異,導緻計算結果誤差較大。以信息熵模型為代錶的非參數估計瀰補瞭以上缺陷,非參數估計不需要假設分佈模型,完全依據樣本按照一定的原則選取最優的分佈函數。
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