岩土参数概率分布研究：拟合优度指标新方法

"基于拟合优度指标评价的岩土参数概率分布研究" 在岩土工程领域，正确评估岩土参数的概率分布对于结构设计、稳定性分析以及风险评估至关重要。拟合优度指标是用来评估实际观测数据与理论概率分布之间匹配程度的一种统计工具。本文主要探讨了如何利用拟合优度指标来确定岩土参数的概率分布，以提高可靠性计算的准确性。 传统的拟合检验方法，如卡方检验（Chi-squared test）和Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验），在处理有限样本时可能存在局限性。当样本数量有限时，这些方法可能会导致接受多个假设分布，从而影响到最佳分布选择的确定。因此，舒继森、郭兵兵、张俊阳和张再容在他们的研究中提出了一种新的拟合优度指标R，以解决这一问题。 新提出的R指标是基于经验分布函数与理论分布函数之间的偏差来定义的。它能更精确地识别岩土参数的最优概率分布，且具有良好的检验效果。R指标不仅在数学意义上清晰，而且易于理解和应用，使得研究人员和工程师能够更快速地评估不同概率分布的适用性。 在实际应用中，研究人员可以首先针对一系列候选的概率分布（如正态分布、韦伯分布、指数分布等）进行拟合，然后通过计算R指标来比较它们的拟合优度。R值越小，表明数据与理论分布的匹配度越高，因此，R值最小的分布被认为是最适合的岩土参数概率分布。 这项研究的贡献在于提供了一个更为有效和直观的工具，用于处理岩土工程中岩土参数概率分布的选择问题。通过使用R指标，工程师可以更准确地评估岩土的特性，进而提高工程设计的安全性和经济性。同时，该方法也适用于其他领域中涉及参数分布确定的问题，比如材料科学、环境科学以及地质灾害预测等。 关键词：岩土参数；分布检验；卡方检验；K-S检验；有限比较法；拟合优度指标 中图分类号：TU521.4 文献标识码：A 这篇研究论文提出了一个改进的拟合优度指标，旨在优化岩土工程中岩土参数的概率分布选择，从而提高工程分析的精度。通过引入这个新的统计工具，研究者和实践者能够更高效地评估和选择合适的概率模型，以反映岩土性质的不确定性，确保工程决策的可靠性。