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中文摘要：
目前样本数目对岩土体参数联合概率分布模型识别精度的影响还缺少研究。该文提出了样本数目对岩土体参数联合分布模型识别精度的影响分析方法,给出了基于蒙特卡洛模拟的统计量AIC值变异性模拟步骤,定义了描述岩土体参数联合概率分布模型识别精度的正确识别概率,采用蒙特卡洛模拟方法分别研究了样本数目对岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数识别精度的影响规律。结果表明:基于有限岩土体参数数据估计的边缘分布函数和Copula函数的AIC值存在较大的变异性。岩土体参数样本数目对最优边缘分布函数和Copula函数的识别精度具有重要的影响,边缘分布函数和Copula函数的正确识别概率随样本数目的增加而增大。岩土体参数变异系数对最优边缘分布函数的识别精度影响相对较小,岩土体参数间相关系数对最优Copula函数的识别精度影响较大。此外,岩土体参数二维分布模型识别比一维边缘分布模型识别需要更多的数据。因此,为了提高岩土体参数联合概率分布模型的识别精度,建议尽可能多地收集岩土体参数试验数据。
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