[发明专利]一种基于多维变量联合分布的重现期基本风速计算方法

权利要求书

1.一种基于多维变量联合分布的重现期基本风速计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于结构健康监测系统获取风速、风向、风攻角、温度数据；

考虑多种分布组分，基于有限混合分布方法对风速、风向、风攻角、温度数据进行统计表征；

基于遗传算法建立适应度函数，使适应度最小求解有限混合分布模型中的未知参数；

基于Copulas理论，得到风速、风向、风攻角、温度中多维联合分布模型；

结合有限混合分布模型以及多维联合分布模型得到考虑风速、风向、风攻角、温度中多维相关性的重现期基本风速计算模型用于计算重现期基本风速。

2.根据权利要求1所述的一种基于多维变量联合分布的重现期基本风速计算方法，其特征在于，对于一组d维监测数据组y＝[y₁,y₂,…,y_d]，包含d组数据量为n的一维连续或离散监测数据y_i＝[y_i1,y_i2,…,y_in]，如果这组监测数据的概率分布服从有限混合分布，则其分布模型表示为：

f(y|c,w,θ)为有限混合分布模型的概率密度函数；f_l(y；θ_l))为第l个组分的概率密度函数，其中l＝1,2,…,c；c为有限混合分布模型中总的分布组分数量；f_l(y_i；θ_il)为第i组监测数据的第l个组分的概率分布；θ＝[θ₁,…,θ_l,…,θ_c]为混合分布模型的完整参数族，其中θ_l＝[θ_1l,θ_2l,…,θ_dl]^T为有限混合分布中第l个组分概率密度函数的参数族；w＝[w₁,…,w_l,…,w_c]，w_l为第l个组分所对应的权重；w、θ为未知参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于多维变量联合分布的重现期基本风速计算方法，其特征在于，利用遗传算法建立适应度函数，如下：

其中，L_x为监测数据的适应度函数；N_s表示风速直方图的区间组数；p_s为监测数据落入第s个区间的概率；ζ_s为有限混合分布中的未知参数；x_s为风速、风向、风攻角、或温度监测数据；f_s(x_s；ζ_s)为与监测数据对应的有限混合分布概率密度函数；ε_s为第s个区间的面积；

通过令L_x最小，求解获得监测数据x_s有限混合分布中的未知参数，从而确定其有限混合分布表达。

4.根据权利要求1所述的一种基于多维变量联合分布的重现期基本风速计算方法，其特征在于，考虑风速和风向，风速和温度，或风速和风攻角之间的相关性，基于Copulas理论得出二维联合分布函数：

ξ＝[Φ^-1(u₁),Φ^-1(u₂)]^T

式中，Φ^-1(·)为有限混合分布模型f(·)的反函数；ρ为各参数间相关系数矩阵，其通过协方差函数Cov(u₁,u₂)计算得到；C(u₁,u₂)为Copulas函数；c(u₁,u₂)为Copulas函数的密度函数，其通过上述各变量的有限混合分布进行求解得到，u₁,u₂中一个为风速数据，一个为风向、风攻角、或温度数据。