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復(fù)合熵函數(shù)及其工程應(yīng)用

復(fù)合熵函數(shù)及其工程應(yīng)用

定 價(jià):¥128.00

作 者: 劉桂林,陳柏宇,王莉萍 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787030647702 出版時(shí)間: 2021-02-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 264 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  各種極端海洋環(huán)境要素(風(fēng)速、波高、風(fēng)暴增水等)的聯(lián)合作用可直接導(dǎo)致河口海岸城市防護(hù)工程的災(zāi)害性破壞,從而造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失以及人員傷亡。為盡可能地減少這種損夫,準(zhǔn)確推算各種極端海洋環(huán)境要素的聯(lián)合設(shè)計(jì)參數(shù)是非常必要的?!稄?fù)合熵函數(shù)及其工程應(yīng)用》對(duì)以往各種極值推算模型進(jìn)行了詳細(xì)的比較與論述,并在此基礎(chǔ)上,將復(fù)合極值模型和*大熵模型結(jié)合起來,建立了一種臺(tái)風(fēng)多因素影響下的聯(lián)合設(shè)計(jì)波高的推算新模型——復(fù)合*大熵分布模型,該模型既克服了*大熵模型中單變量的局限性,又避免了人為選擇分布函數(shù)的主觀性,能夠較為準(zhǔn)確地對(duì)各種極端海洋狀況作出預(yù)測,從而為海洋工程設(shè)計(jì)提供新的參考標(biāo)準(zhǔn)。《復(fù)合熵函數(shù)及其工程應(yīng)用》還推導(dǎo)出了一系列聯(lián)立方程組,通過這些方程組,可以利用觀測數(shù)據(jù)便捷地確定模式中的待定參數(shù),使模式真正具有應(yīng)用便捷性。

作者簡介

暫缺《復(fù)合熵函數(shù)及其工程應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

目錄
前言
第1章 復(fù)合極值分布 1
1.1 極值分布 1
1.1.1 極值分布理論 1
1.1.2 常用的極值分布 3
1.1.3 工程算例 6
1.2 一維復(fù)合極值分布 8
1.2.1 一維復(fù)合極值分布理論 9
1.2.2 工程算例 12
1.3 多維復(fù)合極值分布 16
1.3.1 多維復(fù)合極值分布理論 16
1.3.2 常用的多維復(fù)合極值分布模型 21
1.3.3 工程算例 25
1.4 熵函數(shù) 29
1.4.1 廣義等周問題 29
1.4.2 熵函數(shù)的定義 30
1.4.3 熵函數(shù)的性質(zhì) 35
第2章 Poisson-*大熵分布 39
2.1 風(fēng)暴潮 39
2.2 臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮強(qiáng)度等級(jí)劃分的分類方法 42
2.2.1 風(fēng)暴潮產(chǎn)生的增水 43
2.2.2 風(fēng)暴增水強(qiáng)度 43
2.2.3 臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮時(shí)的*高潮位 44
2.2.4 基于浪潮組合的強(qiáng)度分級(jí) 44
2.2.5 基于災(zāi)害等級(jí)的災(zāi)度分級(jí) 44
2.3 Poisson-*大熵復(fù)合分布理論 45
2.4 工程算例 49
第3章 離散*大熵分布 54
3.1 臺(tái)風(fēng)相關(guān)問題 54
3.1.1 臺(tái)風(fēng)相關(guān)因子 55
3.1.2 臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào) 57
3.2 西北太平洋臺(tái)風(fēng)及登陸我國臺(tái)風(fēng)的頻數(shù)變化特征 59
3.2.1 西北太平洋臺(tái)風(fēng) 60
3.2.2 登陸我國臺(tái)風(fēng)頻數(shù)的變化特征 63
3.2.3 ENSO事件對(duì)登陸臺(tái)風(fēng)頻數(shù)變化的影響 66
3.3 臺(tái)風(fēng)發(fā)生頻數(shù)的離散*大熵分布函數(shù)模型 68
3.4 工程算例 70
第4章 海洋環(huán)境條件設(shè)計(jì)參數(shù)推算模型的不確定度研究 74
4.1 海洋環(huán)境條件設(shè)計(jì)參數(shù)推算模型 74
4.1.1 模型的分類 74
4.1.2 改進(jìn)的模型及其特點(diǎn) 75
4.2 設(shè)計(jì)參數(shù)推算模型 75
4.2.1 極值類型定理 75
4.2.2 常用設(shè)計(jì)參數(shù)推算模型 77
4.3 設(shè)計(jì)參數(shù)推算模型的不確定度研究 85
4.3.1 不確定度研究與信息熵 85
4.3.2 數(shù)據(jù)樣本容量對(duì)模型穩(wěn)定性的研究 87
4.3.3 數(shù)據(jù)樣本離散程度對(duì)模型敏感性的研究 89
4.3.4 模型分布形式的不確定度研究 90
4.3.5 模型參數(shù)估計(jì)量的不確定度研究 95
4.3.6 模型整體不確定度的研究 96
4.4 模型不確定度研究的應(yīng)用 97
4.4.1 數(shù)據(jù)介紹及假設(shè)檢驗(yàn) 97
4.4.2 模型不確定度的具體計(jì)算 101
第5章 二維聯(lián)合*大熵分布 106
5.1 海洋經(jīng)濟(jì)與海洋災(zāi)害 106
5.2 極值波高與極值水位的二維聯(lián)合重現(xiàn)期 108
5.3 信息熵及*大熵原理 109
5.3.1 信息熵的由來 109
5.3.2 一維隨機(jī)變量信息熵 109
5.3.3 聯(lián)合信息熵和條件信息熵 110
5.3.4 信息熵的基本性質(zhì) 110
5.4 二維聯(lián)合*大熵分布函數(shù) 111
5.4.1 理論模式的推導(dǎo) 111
5.4.2 參數(shù)估計(jì) 114
5.5 工程算例 118
第6章 臺(tái)風(fēng)特征因子與設(shè)計(jì)波高的推算 121
6.1 臺(tái)風(fēng)特征因子 121
6.2 臺(tái)風(fēng)特征因子相關(guān)性分析 122
6.2.1 臺(tái)風(fēng)各特征因子的相關(guān)性 122
6.2.2 隨機(jī)變量的和諧度量 126
6.2.3 臺(tái)風(fēng)各特征因子相關(guān)性分析及對(duì)波高的影響 130
6.3 臺(tái)風(fēng)特征因子與設(shè)計(jì)波高推算 136
6.3.1 理論模式的推導(dǎo) 137
6.3.2 模型的應(yīng)用 143
第7章 多臺(tái)風(fēng)特征因子與聯(lián)合設(shè)計(jì)參數(shù)推算 149
7.1 二維離散*大熵復(fù)合分布模型 149
7.1.1 二維離散復(fù)合分布模型的推導(dǎo) 149
7.1.2 二維離散*大熵分布模型的推導(dǎo) 155
7.2 工程算例 163
7.2.1 新模型與傳統(tǒng)模型的比較 163
7.2.2 模型的應(yīng)用 165
第8章 臺(tái)風(fēng)影響因子與極值波高極值水位聯(lián)合重現(xiàn)期的推算 176
8.1 臺(tái)風(fēng)影響因子的選取 176
8.1.1 臺(tái)風(fēng)影響因子分析 176
8.1.2 臺(tái)風(fēng)影響因子的離散化 178
8.1.3 臺(tái)風(fēng)影響因子分布模型推導(dǎo) 178
8.2 離散嵌套理論模型推導(dǎo) 182
8.3 工程算例 186
8.3.1 多維離散分布函數(shù) 186
8.3.2 函數(shù)檢驗(yàn) 189
8.3.3 基于臺(tái)風(fēng)影響因子的多年一遇設(shè)計(jì)參數(shù)推算 193
第9章 風(fēng)險(xiǎn)分析與防洪設(shè)計(jì)水位 199
9.1 常見風(fēng)險(xiǎn)分析方法 199
9.2 防洪設(shè)計(jì)水位研究 204
9.2.1 防洪設(shè)計(jì)水位推算中的風(fēng)險(xiǎn)分析 204
9.2.2 風(fēng)險(xiǎn)分析與防范 208
9.3 基于風(fēng)險(xiǎn)分析的防洪設(shè)計(jì)水位推算 211
9.3.1 風(fēng)暴增水和上游洪水聯(lián)合重現(xiàn)水平 211
9.3.2 基于風(fēng)險(xiǎn)分析的防洪水位聯(lián)合設(shè)計(jì)水平值推算 218
第10章 海浪統(tǒng)計(jì)特性的分析 225
10.1 隨機(jī)海浪理論基礎(chǔ) 225
10.1.1 海浪的線性模型 225
10.1.2 海浪要素的統(tǒng)計(jì)分布 227
10.2 基于*大熵原理的海浪要素統(tǒng)計(jì)分布 232
10.2.1 海浪周期分布 233
10.2.2 波高和周期的聯(lián)合分布 234
10.3 工程算例 238
10.3.1 單變量(波高、周期)的分布函數(shù) 239
10.3.2 波高和周期的聯(lián)合概率分布 241
參考文獻(xiàn) 249
附錄 260
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