《表2 不同边缘分布函数计算的AIC值》

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《基于Bootstrap方法的堆石坝坝坡稳定可靠度分析》

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从表中的结果可以看出，任何一种备选概率分布函数都不一定能在每一组Bootstrap子样本中被识别为最优边缘分布，但某一种分布可能被识别为最优分布的次数最多，该分布是考虑统计不确定性后拟合参数的最优分布.将表6结果和表2比较可以看出，通过原始数据识别出的最优边缘分布与考虑统计不确定性识别出的最优边缘分布不完全相同.对于心墙料和堆石料Ⅱ的抗剪强度参数而言，极值Ⅰ型分布是被识别为最优边缘分布次数最多的分布，这与通过原始数据单次识别的结果是一致的.但是对于堆石料Ⅰ的2种抗剪强度参数φ和Δφ而言，威布尔分布和极值Ⅰ型分布分别通过Bootstrap方法被识别为最优边缘分布的次数最多，φ和Δφ通过原始数据单次识别的最优分布是对数正态分布和威布尔分布.发生这种差异的原因是基于原始数据通过AIC方法识别最优边缘分布的过程中没有考虑AIC值的变异性.从表6的结果可以看出，这种变异性对识别的准确程度有一定影响.使用Bootstrap方法可以将原始数据的统计不确定性纳入到最优分布的识别中，Bootstrap方法可以通过模拟AIC值的变异性有效地得出不同备选概率分布函数为最优边缘分布的可能性.