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《基于最大熵分布的洪災(zāi)受災(zāi)率頻率分析方法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第41卷第5期四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版)Vo.l41No.52009年9月JOURNALOFSICHUANUNIVERSITY(ENGINEERINGSCIENCEEDITION)Sept.2009文章編號(hào):10093087(2009)05006505基于最大熵分布的洪災(zāi)受災(zāi)率頻率分析方法1,22,342,32,3張明,張建云,金菊良,王國慶,賀瑞敏(1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京210098;2.水利部應(yīng)對(duì)氣候變化研究中心南京210029;3.南京水利科學(xué)研究院,江蘇南京210029;4.合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利工程學(xué)院,安徽合肥2
2、30009)摘要:針對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析中人為假設(shè)概率分布線型、用小樣本數(shù)據(jù)估計(jì)參數(shù)所產(chǎn)生的不確定性問題,提出以信息不確定性最小、概率密度函數(shù)的熵最大為準(zhǔn)則的最大熵分布頻率分析方法,并采用加速遺傳算法全局優(yōu)化最大熵分布函數(shù)中的參數(shù)值,建立了基于加速遺傳算法的最大熵分布頻率分析方法(MEGA)。黑龍江省1950~1990年洪災(zāi)受災(zāi)率頻率分析的應(yīng)用結(jié)果表明:MEGA在3階或6階樣本矩約束條件下的概率密度函數(shù)均能準(zhǔn)確地反映歷史洪災(zāi)受災(zāi)率的樣本數(shù)據(jù)信息,計(jì)算得到的年期望受災(zāi)率分別為2.71%和2.61%,與P-III法、信息擴(kuò)散法分析結(jié)果相接近。MEGA在進(jìn)行頻率分析時(shí)克服了人為假
3、定概率分布線型的不足,分析結(jié)果客觀、合理,為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析提供了一條新的研究思路。關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)分析;洪災(zāi)受災(zāi)率;頻率分析;最大熵分布;遺傳算法中圖分類號(hào):P333.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:AFrequencyAnalysisMethodofFloodDisasterRatebyMaximumEntropyDistribution1,22,342,32,3ZHANGMing,ZHANGJianyun,JINJuliang,WANGGuoqing,HERuimin(1.StateKeyLaboratoryofHydrologywaterResourcesandHydrauli
4、cEngineering,HohaiUniversity,Nanjing210098,China;2.ResearchCenterforClimateChange,MWR,Nanjing,210029,China;3.NanjingHydraulicResearchInstitute,Nanjing210029,China;4.CollegeofCivilEngineering,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China)Abstract:Inordertoreducethelargeuncertaintyintradit
5、ionalfrequencyanalysismethodsofflooddisaster,suchasPearsontypeIII,causedbythesubjectivehypothesisofprobabilitydistributionandtheinsufficientsamplesinparametersestimationprocess,anewmethodwasproposedbyusingtheprincipalofmaximumentropyofprobabilitydistributionandacceleratinggeneticalgorit
6、hm(AGA),calledMEGAforshor.tThefrequencyanalysisresultsofthedisasterrateseriesfrom1950ato1990ainHeilongjiangProvinceindicatedtha,ttheprobabilitydistributionfunctionsobtainedusingMEGAundertherestrictionof3orderand6ordermoment(calledMEGA3andMEGA6forshort)cantrulyreflecttheimplicitriskle
7、velinformationofthehistoricaldisastersamples.ComparedwiththePearsontypeIIImethodandinformationdiffusionmethod,resultsofMEGA3andMEGA6arewellinaccordancewiththereality,andcanavoidsubjectiveinformationintheanalysisprocess.TheannualexpectationdisasterratesbyMEGA3andMEGA6w
