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用于描述分布,而概率质量函数(PMF)用于离散数据。当综合数据时,可以通过从现有数据的分布中进行采样来生成新的数据点。插值和外推。插值和诱惑涉及在现有数据点之间或之外生成新的数据点。这对于时间序列,地理数据等特别有用。一种常见的插值方法是线性插值,其中新点的值取决于两个已知点之间的线性关系。蒙特卡洛模拟。蒙特卡洛模拟启用随机抽样,以模拟真实系统中的不确定性。在数据综合中,该方法用于通过随机从已知的分布中进行随机采样来生成新样本。它在财务,工程和物理建模中找到了常见的应用。基于模型的采样。此方法涉及利用现有数据的统计模型来预测新的数据点。例如,可以将线性回归模型拟合到存在数据,并且可以通过随机采样模型参数来生成新的数据点。这种方法对于表现线性关系的数据特别有效。内核密度估计。 内核密度估计插入每个数据点周围放置核(通常是高斯内核)并计算每个点的贡献以估计概率密度函数。 这对于捕获数据分布的复杂性和多模式很有用。内核密度估计。内核密度估计插入每个数据点周围放置核(通常是高斯内核)并计算每个点的贡献以估计概率密度函数。这对于捕获数据分布的复杂性和多模式很有用。生成新样本时,可以根据估计的概率密度函数进行随机采样。
IBIS Creek大坝最初是在1907年建造的,是混凝土式的岩石填充大坝。自那时以来,大坝已经进行了两次翻新,最近在2013年完成了。它位于宜必思溪(Ibis Creek),位于尔湾班克(Irvinebank)乡镇上游2.5公里处。大坝约为凯恩斯西南82公里。大坝目前由Mareeba Shire委员会拥有和运营。向城镇居民提供了非含水。一条1.4公里的管道从大坝向北延伸,提供位于城镇上方山脊上的两个水库。供应将被重力送入IrvineBank内的每个属性。大坝的最新升级于2013年6月完成(第3阶段)。大坝现在有能力处理1:72,000 AEP事件:可接受的洪水容量(AFC)。越过大坝最大的洪水是由于2006年与旋风拉里(Larry)和2010年Cyclone Tasha tasha相关的降雨造成的。这些事件约为AFC的7%。在Irvinebank和Ibis大坝的现场访问期间,为了准备最新的失败影响评估报告,Loudoun Dam受检查是否有可能稳定,以防止可能的级联失败。确定“宜必思大坝的失败很可能会触发劳登大坝的后续失败。”1因此,如果宜必思和/或劳登大坝(S)失败,学校教师的居民将处于危险之中。表1 2:由于IBIS大坝的失败(没有级联故障),在Irvinebank的估计标准杆在所有情况下都包含在所有情况下,除可能的最大洪水(PMF)外:劳登大坝下游的所有房屋都将在劳登大坝失败的情况下被淹没。当前的失败影响评估指出,大坝的晴天(SDF)(大坝达到全部供应量为825.5 m ahd),在100个AEP事件(相应的最高率)中,将受到67人的危险(SDF)的影响(SDF)。表7来自皇家HaskoningDHV(RHDHV)IBIS大坝风险评估报告(FIA 2020),此处复制为表1,显示了每个故障事件的PAR。