泥石流是山區(qū)多發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害,常造成人員傷亡、財產(chǎn)損失等嚴重后果。為了減少泥石流災(zāi)害的影響,有必要采取相應(yīng)的泥石流防治工程措施。泥石流災(zāi)害評估是泥石流的防治工程措施設(shè)計的重要參考依據(jù)。在泥石流災(zāi)害評估中,需要根據(jù)既有觀測數(shù)據(jù)建立泥石流參數(shù)的聯(lián)合概率分布模型（如總流量Qtotal和最大沖擊力Pmax的概率分布）,計算泥石流超越概率,定量評估泥石流災(zāi)害,為泥石流防治措施設(shè)計提供參考依據(jù)。計算超越概率需要基于觀測數(shù)據(jù)識別泥石流參數(shù)概率模型及模型參數(shù),而觀測數(shù)據(jù)受到多種不確定性因素（如觀測誤差、隨機波動）的影響,導(dǎo)致模型參數(shù)中存在統(tǒng)計不確定性,繼而導(dǎo)致所計算的超越概率具有波動性或不確定性。盡管文獻在基于泥石流總流量的災(zāi)害評估方面開展了諸多有益的研究,但均未考慮模型參數(shù)統(tǒng)計不確定性對超越概率的影響。如何在合理考慮模型參數(shù)統(tǒng)計不確定性條件下計算超越概率,合理、穩(wěn)健地評估泥石流災(zāi)害是泥石流災(zāi)害評估中亟待解決的關(guān)鍵問題。針對上述問題,本文提出了一套考慮統(tǒng)計不確定性的泥石流災(zāi)害評估模型與方法。所提模型與方法包括三個主要部分:建立了表征泥石流參數(shù)不確定性的Copula聯(lián)合概率分布模型和高斯混合模型;提出了基... 

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的與研究內(nèi)容
2 泥石流災(zāi)害表征
    2.1 泥石流超越概率
        2.1.1 超越概率定義
        2.1.2 超越概率的工程意義
    2.2 泥石流參數(shù)概率模型
        2.2.1 基于Copula理論的概率模型
            2.2.1.1 Copula理論
            2.2.1.2 邊緣概率分布函數(shù)
            2.2.1.3 二維Copula函數(shù)
        2.2.2 高斯混合模型
3 貝葉斯模型選擇與參數(shù)識別
    3.1 貝葉斯模型選擇與參數(shù)識別理論
        3.1.1 貝葉斯模型選擇理論
        3.1.2 貝葉斯參數(shù)識別理論
    3.2 貝葉斯方程求解方法
        3.2.1 直接數(shù)值積分方法
        3.2.2 拉普拉斯近似方法
    3.3 基于可靠度方法的貝葉斯更新方法
        3.3.1 BUS理論
        3.3.2 基于子集模擬和BUS的貝葉斯方程求解方法
4 基于Copula理論的泥石流災(zāi)害評估方法
    4.1 基于Copula理論的概率模型選擇與參數(shù)識別方法
    4.2 方法驗證
        4.2.1 模擬數(shù)據(jù)
        4.2.2 驗證結(jié)果
    4.3 基于Copula理論的蔣家溝泥石流災(zāi)害評估
        4.3.1 蔣家溝泥石流觀測站及觀測數(shù)據(jù)
        4.3.2 模型識別結(jié)果
        4.3.3 超越概率
        4.3.4 超越概率的不確定性
    4.4 本章小結(jié)
5 基于高斯混合模型的泥石流災(zāi)害評估方法
    5.1 基于高斯混合模型的概率模型選擇與參數(shù)識別方法
    5.2 方法驗證
        5.2.1 模擬數(shù)據(jù)
        5.2.2 驗證結(jié)果
    5.3 基于高斯混合模型的蔣家溝泥石流災(zāi)害評估
        5.3.1 模型識別結(jié)果
        5.3.2 超越概率
        5.3.3 超越概率的不確定性
    5.4 基于Copula理論的概率模型與高斯混合模型對比
        5.4.1 概率模型
        5.4.2 超越概率
        5.4.3 超越概率不確定性
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
附錄:蔣家溝泥石流觀測數(shù)據(jù)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的科研成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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