基于Gumbel Copula函数的琴江峰量联合概率特性分析

以琴江尖山水文站1963—2019年的历年最大洪峰和1 d最大洪量为研究对象,通过Kendall秩相关系数、Pearson相关系数、Spearman秩相关系数对该站历年最大洪峰和1 d洪量之间的相关性进行检验,证明两个变量之间存在很强的正相依性,从而建立了两变量的Gumbel Copula函数,并分析了该站最大洪峰和1 d洪量的联合概率分布,探讨了琴江年最大洪峰和1 d洪量之间的联合概率特性。这一成果能够为流域或区域河道工程规划设计和洪水风险评估等工作提供重要数据支撑。

基于高维Gumbel Copula参数拟合估计的大型相依失效生命线网络地震动力可靠度计算

城市生命线网络的地震动力可靠度是生命线工程地震风险和抗震韧性评估的重要指标。城市生命线网络地震动力可靠度的计算方法包括以蒙特卡洛方法为代表的模拟方法和以推广的递推分解算法为代表的非模拟方法,因为后者能够给出生命线网络的主要失效模式,因而它比模拟方法更为先进。但是,由于存在高维Gumbel Copula参数无法估计的问题,目前推广的递推分解算法还不能计算大型生命线网络(组成生命线网络系统的结构或设备数目大于60)的地震动力可靠度。为解决这个问题,提出了高维Gumbel Copula参数的拟合估计公式,将其嵌入推广的递推分解算法,形成了大型生命线网络地震动力可靠度的计算方法。某实际220 kV变电站设备网络地震动力可靠度的计算和分析,说明了此方法的使用过程、适用范围和有效性。

逐次Ⅱ型截尾下Gumbel Copula相依竞争失效模型的参数估计

在逐次Ⅱ型截尾样本下,讨论以Gumbel极值分布为边缘分布,Gumbel Copula为连接函数的相依竞争失效模型参数的极大似然估计(MLE)和Bayes估计.对于参数MLE,提出与生存函数成正比的两阶段估计(Inference for the margins,IFM).对于Bayes估计,证明了Gumbel极值分布尺度参数的对数凹性,采用混合ARS(Adaptive Re-jection Sampling Algorithm)和MH(Metropolis-Hastings)抽样方法实现参数估计.模拟结果表明,当两失效机理关联性较弱时,两种估计结果相差不大,但关联性提高时,Bayes估计优于IFM估计.

基于Gumbel Copula函数的堆石坝沉降模型因子优选研究

为克服常规沉降模型因考虑众多影响因子造成欠拟合及预测精度不高的缺点,首先由因子优选准则得到沉降模型的预选因子集,运用了Copula熵和PMI(偏互信息)两种方法对预选因子集进行优选,再将优选因子集引入沉降模型并计算典型测点的沉降值,验证了该优选方法的可行性。实例表明,基于Gumbel函数的沉降模型拟合预测精度优于常规模型,具有较高的工程指导意义及较好的推广价值,可运用于堆石坝的变形预测。