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乏数据条件下土石坝安全监测数据的插补
1
作者
赵瑞桥
李登华
石北啸
《水利水运工程学报》
北大核心
2025年第2期144-152,共9页
水库大坝安全监测资料应及时整编分析,以便通过监测资料及时了解大坝性状,并为大坝总体安全评价提供基本资料。传统的大坝缺失数据补全方法依赖于完整的前置数据和经验基函数,这对数据缺乏的中小型土石坝效果不佳。利用经验模态分解算...
水库大坝安全监测资料应及时整编分析,以便通过监测资料及时了解大坝性状,并为大坝总体安全评价提供基本资料。传统的大坝缺失数据补全方法依赖于完整的前置数据和经验基函数,这对数据缺乏的中小型土石坝效果不佳。利用经验模态分解算法分析缺失测点和同源测点数据,可从较少的数据中提取有效信息。针对不同复杂度下分解得到的分量不统一问题,利用动态时间调整算法进行聚类整合。最后对聚类数据集分别建立基于门控循环单元的预测模型,构建乏数据下历史监测数据EMD-GRU填补算法。基于实际工程监测数据对该算法和传统算法进行对比发现,均方误差降低至0.6以下,在乏数据的背景下该算法比传统模型有更好的稳定性和泛化性。
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关键词
土石坝
安全监测
数据填补
乏数据
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题名
乏数据条件下土石坝安全监测数据的插补
1
作者
赵瑞桥
李登华
石北啸
机构
南京水利科学研究院
水利部水库大坝安全重点实验室
出处
《水利水运工程学报》
北大核心
2025年第2期144-152,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3005502)
国家自然科学基金资助项目(52279135)
江西省水利厅重大科技项目(202124ZDKT06)。
文摘
水库大坝安全监测资料应及时整编分析,以便通过监测资料及时了解大坝性状,并为大坝总体安全评价提供基本资料。传统的大坝缺失数据补全方法依赖于完整的前置数据和经验基函数,这对数据缺乏的中小型土石坝效果不佳。利用经验模态分解算法分析缺失测点和同源测点数据,可从较少的数据中提取有效信息。针对不同复杂度下分解得到的分量不统一问题,利用动态时间调整算法进行聚类整合。最后对聚类数据集分别建立基于门控循环单元的预测模型,构建乏数据下历史监测数据EMD-GRU填补算法。基于实际工程监测数据对该算法和传统算法进行对比发现,均方误差降低至0.6以下,在乏数据的背景下该算法比传统模型有更好的稳定性和泛化性。
关键词
土石坝
安全监测
数据填补
乏数据
Keywords
earth-rock dam
safety monitoring
data imputation
sparse data
分类号
TV641 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
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1
乏数据条件下土石坝安全监测数据的插补
赵瑞桥
李登华
石北啸
《水利水运工程学报》
北大核心
2025
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