海洋環(huán)境條件設計參數推算模型不確定度研究.pdf

1、海洋環(huán)境條件設計參數推算模型在海洋工程及海岸防災等方面有著重要的應用。海洋工程設計需要計算多年一遇重現期水平,海岸防災等部門需要考慮對海洋災害建立有效預警,這些都涉及到海洋環(huán)境條件設計參數推算模型。國際金融危機使我國外向型經濟的發(fā)展嚴重受挫,又恰逢國家轉變經濟增長方式,強調可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,因此從國家經濟長遠發(fā)展的高度考慮,未來可持續(xù)發(fā)展的、藍色的海洋經濟必定會成為我國經濟新的增長點,而提供這一切的基礎正是大量海洋工程和海岸工程的建設?；?/p>

2、于海洋環(huán)境下不確定度及精確地選擇適用設計參數推算模型為這些海洋、海岸工程和防災部門提供了依據。
　　 以往海洋環(huán)境條件下設計參數推算模型的選擇大部分是人工的,常用的做法有概率紙、適線法等,這樣做不但沒有減少模型的不確定度,恰恰相反,人為因素的干擾在一定程度上反而增加了模型的不確定度。而且有時候對于同一組海洋環(huán)境下的實測數據,不同的模型均能通過假設檢驗,但是計算出來的結果卻相差較大,在這種情況下,選擇哪一組計算結果作為設計標準也成

3、了難題。
　　 現階段設計參數推算模型不確定度的研究主要集中在對具體分布模型的形式分析及其自身信息的不確定度上,然而實際上的整體不確定度通常包含兩類信息量,第一類信息量包含著如何選定模型時帶來的不確定度,這部分的不確定性往往會被忽略:第二類信息量是當已經假定某個分布模型時該模型自身的不確定度。因此本文利用信息熵反映隨機事件不確定度這一性質,通過信息熵作為模型整體不確定度分析的橋梁,綜合考慮兩類信息量,在樣本數據的數量、離散程度,

4、模型的分布形式以及模型參數估計量帶來的抽樣誤差這幾個方面對設計參數推算模型的信息熵進行了分析,提出了一種更加全面的計算整體不確定度的方法,并以此方法計算了同一實測數據下不同模型的整體不確定度,為模型的選擇和評價提供了新的標準和依據,這方面的研究成果主要有以下幾個方面:
　　 (1)針對第一類信息包含的不確定度,主要從數據樣本的數量和離散程度進行了分析;對于第二類信息包含的不確定度,主要從模型分布形式及其參數估計量兩個方面進行了分

5、析。通過定理分別證明了樣本數據的數量和離散程度對信息熵的影響,結果表明樣本數據數量和離散程度與信息熵成正比;總結歸納了常見設計參數推算模型自身不確定度的計算公式,這些公式只和模型自身分布參數有關;運用蒙特卡洛方法對參數估計量的進行了抽樣,并將誤差結果用信息熵表示出來。
　　 (2)將兩類信息所包含不確定度的各個方面均通過信息熵表示,給出了一種更加全面的信息熵計算公式,為模型的選擇標準和評價指標提供了一種新的建議和依據。應用該公式