[发明专利]一种基于拉丁超立方抽样方法进行巨灾事件模拟的方法及计算机程序产品

权利要求书

1.一种基于拉丁超立方抽样方法进行巨灾事件模拟的方法，其特征在于，包括模拟巨灾事件序列的方法的如下步骤：

获取参数步骤 获取被模拟巨灾事件的事件频率和事件标识；

排序步骤 将被模拟巨灾事件按照事件频率进行排序，得到相对应的排序事件频率和排序事件标识；

确定抽样间隔值步骤 用排序事件频率总和除以抽样数N得到每次的抽样间隔值δ；

抽样步骤 对所述排序事件频率按照δ的间隔依次进行抽样，记录每次抽样对应的排序事件标识；

乱序步骤 将全部抽取的排序事件标识进行乱序得到模拟巨灾事件序列。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述获取参数步骤还包括：获取所述排序事件频率的全部累积频率WT；

所述抽样步骤包括：

当前排序事件频率位于与其相邻的两个所述累积频率WTn之间时，记录对应的排序事件标识，直至抽得N个所述排序事件标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第一次抽样时，在大于0并小于δ之间的范围内任取一个事件频率记录为所述当前排序事件频率初始值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括模拟巨灾事件发生时间序列的方法的如下步骤：

获取参数步骤 获取所述被模拟巨灾事件的时间发生频率和时间标识；

排序步骤 将所述被模拟巨灾事件按照所述时间发生频率排序，得到相应的排序时间发生频率和排序时间标识；

确定抽样间隔值步骤 用排序时间发生频率总和除以抽样数N得到每次的抽样间隔值δ_时间；

抽样步骤 对排序后的被模拟巨灾事件按照δ_时间的间隔依次进行抽样，记录N个每次抽样对应的排序时间标识；

乱序步骤 将全部抽取的排序时间标识进行乱序得到模拟巨灾事件发生时间序列。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述获取参数步骤还包括：获取所述排序时间发生频率的全部累积频率WT_时间；

所述抽样步骤包括：

当前排序时间发生频率位于与其相邻的两个所述累积频率WT_时间n之间时，记录对应的排序时间标识，直至抽得N个所述排序时间标识。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，计算所述抽样数包括如下步骤：

取值步骤 获取模拟年数Y；

计算概率步骤 按照式I依次计算P(k)，

其中，P(k)表示一年发生k次巨灾事件的概率，k表示发生巨灾事件的次数，k＝0，k＝1,k＝2,……，λ为排序事件频率总和，e为自然常数；

计算年数步骤 按照式II依次计算Q(k)，

Q(k)＝P(k)×Y 式II

其中，Q(k)表示发生k次巨灾事件的年数；k表示发生巨灾事件的次数，k＝1,k＝2,……，Y表示模拟年数；

重复计算年数步骤 将每次计算得到的Q(k)与临界值比较，当Q(k)大于等于临界值小于1，且小于λ×Y，令Q(k)＝1，当Q(k)小于所述临界值时，令Q(k)＝0，计算年数步骤停止；

记录所述k为m；

求和步骤 按照式III计算N，

其中，N表示抽样数，k表示发生巨灾事件的次数，k＝1,……，m，Q(k)表示发生k次巨灾事件的年数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述模拟巨灾事件发生时间序列的方法还包括时间换算步骤：

根据Q(k)得到k在所述Y年的次数分布；

将所述次数分布进行乱序得到年发生次数序列；

将所述年发生次数序列按照每次事件的年标识序列表示；

根据每次事件的年标识将被模拟巨灾事件的时间标识按对应的年标记为换算时间标识。