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22.
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多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法 总被引：3，自引：2，他引：1
在综合利用先验信息与观测信息的基础上,提出了多个粗差探测的Bayes方法。为了有效地防止掩盖和湮没现象的发生,在分析掩盖和湮没现象发生原因的基础上,从识别向量的样本相关系数阵的特征结构出发,提出了多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法,并设计了相应的算法——自适应MCMC抽样算法。 相似文献
24.
采用对角斜撑模拟纵向填充墙的作用,建立考虑填充墙和不考虑填充墙厂房结构模型,采用拉丁超立方抽样技术建立考虑材料不确定性的结构分析样本,基于随机Pushover分析确定结构不同破坏状态下的统计参数。综合考虑结构材料强度及输入地震动不确定性的影响,通过非线性时程分析开展单层钢筋混凝土厂房结构易损性研究,在此基础上比较结构横、纵向易损性的差异,研究填充墙对结构易损性的影响。研究结果表明:钢筋混凝土厂房结构体系横向地震易损性显著大于纵向地震易损性;对纵向结构体系而言,加入填充墙会明显降低结构易损性,但在相同强度的地震动作用下,填充墙破坏程度比主体结构严重,这与厂房结构的实际震害特征相符。 相似文献
25.
基于改进LHS方法的翼型水下滑翔机水动力外形优化 总被引：1，自引：0，他引：1
针对如何获得翼型水下滑翔机最佳升阻比外形这个问题,提出了基于改进拉丁超立方抽样方法的翼型水下滑翔机外形优化方法。分别应用中值拉丁超立方抽样方法和改进拉丁超立方抽样方法从翼型水下滑翔机参数化模型中进行二次取样,利用计算流体力学(CFD)方法计算其在水中做匀速运动时的升力系数和阻力系数,获得翼型水下滑翔机优化模型。对比改进拉丁超立方抽样方法和中值拉丁超立方抽样方法的优化结果表明:在相同样本数量条件下,改进拉丁超立方抽样方法可以获得更好的优化结果。 相似文献
26.
边坡稳定性分析中,模糊点估计法能同时考虑模糊不确定性和随机不确定性因素。针对传统模糊点估计法计算工作量大的缺点,提出一种神经网络改进模糊点估计法。利用拉丁超立方抽样法和径向基函数神经网络（RBF）建立边坡安全系数的预测模型;对黏聚力和内摩擦角等模糊随机变量取λ截集,并在各截集水平对参数进行组合;利用建立的预测模型对各参数组合的安全系数进行预测;最后由统计矩点估计法计算边坡的可靠度指标。实例分析表明：改进模糊点估计法使用方便、结果可靠,且能通过增加λ截集水平的数目来提高计算精度。对于含有2～4个模糊随机变量的边坡,采用改进模糊点估计法计算可靠度时λ截集水平的数目可近似取25。 相似文献
27.
28.
线性抽样及分形理论在景观异质性研究中的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
景观异质性是景观生态学研究的核心,对景观格局、动态和功能具有决定作用。将线性抽样与分形理论相结合的方法应用于景观空间异质性的表达中,相比于传统方法,可以定量表达景观类型在空间序列中的组合规律,而该组合规律可以作为指标来测度景观空间异质性的高低。景观类型在空间序列中的组合越复杂,则景观的空间异质性越高。该方法以景观类型空间序列的线形图像为基础,利用分形理论计算线形图像的分维,以分维数值的大小来表达景观空间异质性的高低。但样线的布设方法、分维计算方法以及景观分类系统的不同都会对分维数值产生影响。以妫水河流域为试验区,对该方法的适用性进行验证,结果表明,该方法可以有效表达景观空间异质性的高低。 相似文献
29.
LHS方法在边坡可靠度分析中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
Monte Carlo（MC）法在目前边坡可靠度分析中是一种相对精确的方法,应用广泛,受问题限制的影响较小,适应性很强,其误差仅与标准差和样本容量有关。但其精度受随机抽样的可靠性和模拟次数制约,收敛速度慢,影响了实际使用。在极限平衡方法的基础上,用拉丁超立方抽样（Latin hypercube sampling,LHS）方法代替MC法的随机抽样,考虑边坡参数的变异性和相关性进行边坡可靠度分析。讨论了LHS法、MC法中可靠指标的各种计算方法,建议以破坏概率、安全系数均值和标准差作为评价指标。算例显示LHS法较MC法效率上有很大改善：较少的抽样样本就能反映参数的概率分布,可靠度分析收敛快,不需要大量的模拟,因此,值得在边坡可靠度分析中推广应用。也将工程上常用的均匀设计和正交设计用于边坡可靠度分析,结果表明,正交设计结果和中心点法比较接近,而均匀设计得到的结果则是不可靠的。 相似文献
30.
为提高影像匹配的稳健性,引入基于SIFT特征匹配的贝叶斯抽样一致性算法(Bayes sample consensus,BAYSAC),提出基于随机概率U(0,1)、基于像点到像片中心距离比值和基于影像重叠度的3种正确点先验概率估计方法,并根据相似性原理简化了贝叶斯公式,用于更新正确点概率。以SIFT算法为基础,结合贝叶斯抽样一致性算法,对不同的正确点概率估计方法进行了试验。试验结果表明,改进后的算法减少了迭代次数,从而减少了计算时间。同时,它能剔除更多的误匹配,并保留更多的正确匹配,从而提高匹配正确率。 相似文献