【摘 要】
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基于时变数据参数随机反分析理论,采用马尔可夫链蒙特卡罗方法(Markov chain Monte Carlo simulanon,MCMC法),建立了分层边坡非饱和渗流随机反分析模型。以香港东涌某天
【机 构】
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上海交通大学海洋工程国家重点实验室,上海200240
【出 处】
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第四届全国工程风险与保险研究学术研讨会
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基于时变数据参数随机反分析理论,采用马尔可夫链蒙特卡罗方法(Markov chain Monte Carlo simulanon,MCMC法),建立了分层边坡非饱和渗流随机反分析模型。以香港东涌某天然坡地降雨人渗现场试验为案例,建立单层土和双层土非饱和渗流模型,利用DREAM算法对时变降雨条件下非饱和土渗流模型参数进行随机反演,研究了单层土和双层土模型参数后验分布和预测效果。结果表明,参数后验分布变异性较先验分布减小,与单层土模 型相比,双层土模型能缩减更多的参数不确定性,校准期内置信区间更窄,验证期内预测与实测值吻合程度较高。
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