【技术实现步骤摘要】
风雨联合概率分布模型
本专利技术涉及桥梁建筑领域，具体是风雨联合概率分布模型。
技术介绍
在道路运输不断发展的大背景下，为了保障各地通行，公路和铁路均会架设桥梁，而桥梁的结构稳定是道路运输通常不可忽视的环节。在桥梁的结构稳定中会遭遇很多自然环境的挑战，而大风和暴雨是桥梁结构遭受最为常见的两种气象灾害。在大风作用下，桥梁结构会产生振动，导致交通中断甚至桥梁倒塌；在暴雨作用下，桥梁结构则会受到较为严重的冲刷，从而产生各种危害。在气象资料记载中可以总结得出，大风往往伴随着强降雨，桥梁结构受到大风和暴雨联合作用的情况会时常出现。在风雨联合作用下，大风会改变暴雨的降落速度和方向，进而影响雨滴拍击桥梁结构的荷载和方向，暴雨则会使得风对桥梁结构的作用机理和效应更加复杂，特殊条件将极大恶化无雨状态风的湍流效应。所以在对桥梁进行设计时便需要有效的考虑到自然环境的作用对桥梁结构的影响，特别是在研究桥梁结构在风雨环境中的静动力特性时，仅考虑单一气象因素不足以对灾害的危险性及损伤进行全面评估，为了研究实际结构的风、雨耦合效应，有必要探究桥址...
【技术保护点】
1.风雨联合概率分布模型，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：混合Copula函数模型选择：选取Gumbel、Clayton以及Frank三种阿基米德Copula函数构造混合函数，所述Copula函数构造混合函数为：/nC
【技术特征摘要】
1.风雨联合概率分布模型，其特征在于，包括以下步骤：
S1：混合Copula函数模型选择：选取Gumbel、Clayton以及Frank三种阿基米德Copula函数构造混合函数，所述Copula函数构造混合函数为：
CM(u1，u2)＝λGCG(u1，u2；θG)+λCCC(u1，u2；θC)+λFCF(u1，u2；θF)
式中，CM(u1，u2)为混合Copula函数；u1和u2分别为风速和雨强的概率；CG、CC及CF分别为Gumbel、Clayton以及FrankCopula函数；λG、λC、λF及θG、θC、θF分别为相应Copula函数的权重参数及相依参数，且满足0≤λG、λC、λF≤1，λG+λC+λF＝1，θC∈1，∞)，θC∈(0，∞)，θF≠0；
S2：边缘分布函数估计：获取数据样本并从数据样本本身出发研究数据分布特征，采用非参数核密度估计方法对边缘分布进行估计，得到边缘分布函数；
S3：混合Copula函数的参数估计：采用贝叶斯加权平均方法对混合Copula函数的权重参数进行估计，并基于离差平方和最小准则估计混合Copula函数中的相依参数；
S4：风雨联合概率分布模型的拟合优度检验：对不同Copula函数进行拟合优度检验，选择一个准确的Copula函数。
2.根据权利要求1所述的风雨联合概率分布模型，其特征在于，所述步骤S3中的贝叶斯加权平均方法，变量x的条件分布如下：
式中pk(x|y)为第k个模型中变量x的后验分布，u(x)、u(y)分别为变量x和y的概率值，f(x)为变量x的概率密度值；k的定义为单一Copula函数的个数；
混合Copula函数的权重参数能够利用上述条件分布公式的对数似然函数进行估计，能够得关于权重参数的对数似然函数为：
对上述条件分布公式求期望...
【专利技术属性】
技术研发人员：勾红叶，蒲黔辉，王君明，冷丹，杨彪，赵虎，刘雨，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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