混凝土碳化深度的贝叶斯自回归预测分析

• 作者: 周新刚 李桂州
• 来源期刊: 烟台大学学报（自然科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混凝土 碳化 贝叶斯推断 马尔可夫链蒙特卡洛模拟(MCMC) 自回归分析(AR)
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 282-286,291
• 页数: 6页
• 分类号: TU528.01
• 字数: 4431字
• 语种: 中文

摘要

总结和分析了影响混凝土碳化的主要因素及碳化深度计算模型,讨论了参数随机性及不确定性对碳化深度预测计算结果的影响.根据贝叶斯分析的基本原理,研究了混凝土碳化深度预测的贝叶斯自回归方法.该方法根据马尔可夫链(Markov Chain)的概率密度演化,利用吉布斯(Gibbs)抽样及蒙特卡洛(Monte Carlo)数值模拟,建立了混凝土碳化深度的随时贝叶斯自回归模型.该模型形式简单,收敛性好,且具有较高的预测精度.利用该方法和实测的碳化深度结果,建立自回归模型,可以对混凝土碳化深度进行更新预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周新刚	烟台大学土木工程学院	60	624	14.0	23.0
2	李桂州	烟台大学土木工程学院	1	5	1.0	1.0