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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:董峰辉,程进.极值-I型风速预测的Bayes方法[J].哈尔滨工业大学学报,2017,49(3):93.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2017.03.015
DONG Fenghui,CHENG Jin.Wind speed prediction of extreme value type I distribution based on the Bayes method[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2017,49(3):93.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2017.03.015
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极值-I型风速预测的Bayes方法
董峰辉,程进
(土木工程防灾国家重点实验室(同济大学), 上海 200092)
摘要:
为提高极值-Ⅰ型风速预测精度,在Jeffreys准则的基础上,采用Bayes估计中的Lindley近似方法推导极值-Ⅰ型风速预测表达式.采用Monte Carlo法产生服从极值-Ⅰ型分布的伪风速母样,基于伪风速母样分别采用基于Bayes理论和最大似然估计理论的极值-Ⅰ型风速预测方法进行风速预测,并与伪风速母样的理论值进行对比分析.结果表明:与最大似然估计法相比,采用基于Bayes理论建立的极值-Ⅰ型风速预测模型进行风速预测的精度更高,且精度随着伪风速母样样本量的增加而提高,位置参数先验样本数量的增加以及先验方差的增大对计算精度没有影响.
关键词:  桥梁工程  风速预测  Bayes理论  极值-I型  伪风速母样  最大似然估计
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2017.03.015
分类号:U441+.2
文献标识码:A
基金项目:科技部国家重点实验室基金(SLDRCE14-B-08)
Wind speed prediction of extreme value type I distribution based on the Bayes method
DONG Fenghui,CHENG Jin
(State Key Laboratory for Disaster Reduction in Civil Engineering (Tongji University),Shanghai 200092, China)
Abstract:
In order to improve prediction accuracy of wind speed of extreme value type I distribution, the wind speed prediction model was proposed based on Jeffreys criterion and the Lindley approximation method of Bayesian theory. Monte Carl method was used to generate the pseudo wind speed samples, and the maximum likelihood parameter estimation method and Bayes statistical theory were used to estimate the wind prediction value of the extreme value type I distribution, then the prediction value was compared with the theoretical extreme value. The result indicates that the wind speed prediction model of extreme value type I distribution is more accurate than the maximum likelihood estimation. The accuracy increases with the increasing of pseudo wind speed sample numbers, but is not affected by the numbers of prior samples and prior variance for location parameter.
Key words:  bridge engineering  wind speed prediction  Bayes theory  extreme value type I distribution  pseudo wind speed sample  maximum likelihood estimation

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