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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本申请提供了基于重抽样技术的边坡可靠度区间估计方法及系统，包括以下步骤：获取边坡抗剪强度参数实测样本数据；获取抗剪强度参数的最优联合分布类型；采用Bootstrap抽样技术从实测样本数据中抽样获取多个抽样子样本，获取统计不确定性量化表示；根据获取的抗剪强度参数最优联合分布类型以及统计不确定性的量化表示，建立抽样子样本的联合分布；建立抗剪强度参数和边坡安全系数的回归神经网络模型；基于建立的抗剪强度参数和边坡安全系数的回归神经网络模型，获取抽样子样本联合分布的边坡可靠指标的区间估计。本申请研究了统计不确定性对可靠指标的影响，获得边坡可靠指标指定置信水平下的区间估计，促使实际工程评估更加科学与安全。
主权项：1.一种基于重抽样技术的边坡可靠度区间估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取边坡抗剪强度参数实测样本数据；根据获取的边坡抗剪强度参数实测样本数据，获取抗剪强度参数的最优联合分布类型；采用Bootstrap抽样技术从边坡抗剪强度参数实测样本数据中抽样获取多个抽样子样本，获取抗剪强度参数的统计不确定性量化表示；根据获取的抗剪强度参数最优联合分布类型以及统计不确定性的量化表示，建立抽样子样本的联合分布；建立抗剪强度参数和边坡安全系数的回归神经网络模型；基于建立的抗剪强度参数和边坡安全系数的回归神经网络模型，获取抽样子样本联合分布的边坡可靠指标的区间估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于重抽样技术的边坡可靠度区间估计方法及系统
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