A maximum entropy model with fractional moments for probability density function estimation of wind pressures on low-rise building

拉格朗日乘数 最大熵原理 数学 应用数学 概率密度函数 熵(时间箭头) 屋顶 最大熵概率分布 数学优化 统计物理学 数学分析 统计 物理 结构工程 工程类 量子力学
作者
Wen Xie,Peng Huang,Ming Gu
出处
期刊:Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics [Elsevier]
卷期号:208: 104461-104461 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.jweia.2020.104461
摘要

Due to the fickle distribution characteristics, good approximation of the wind pressure probability density function for an entire roof is challenging, especially for tail region. Maximum entropy model (MEM) can theoretically generate the least biased distribution. However, classical MEM may lead to unreliable estimates of the corresponding integer moments. This study developed a new maximum entropy model with fractional moments. There are several important features: A new translation function is introduced, thus allowing negative data to be modeled. For a good bias-variance trade-off, the constraint number M was fixed as four. After estimating the initial value of the Lagrange multiplier λ by a computationally simple linear equation system, a simple search was carried out to find a better solution. The generalized pattern search was adopted for determining the global optimal solution for the fractional moment orders α. The performance was benchmarked through typical field measurement data of wind pressures on the roof of a low-rise building under typhoon conditions. Compared with common models, the proposed method had better performance and more stable results for the dataset examined for the whole roof. This method is also beneficial for peak value evaluation and the simulation of wind pressures.
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