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题名基于OVMD的大坝变形监测数据预处理方法
被引量：2
- 1
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作者
陈斯煜
盛金保
林潮宁
谷艳昌
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机构
南京水利科学研究院
水利部大坝安全管理中心
水利部水库大坝安全重点实验室
河海大学水利水电学院
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出处
《水利水运工程学报》
北大核心
2025年第3期139-147,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(52309157,52309151)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(Y724005,Y723002,Y723008)
水利部水库大坝安全重点实验室开放研究基金项目(YK323007)。
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文摘
变形是反映大坝安全性态的重要效应量之一,为提高变形监测数据粗差识别与降噪的可靠性,综合运用多种群并行Rao-1算法、变分模态分解和多种判别指标,提出一种非监督学习的大坝变形监测数据预处理方法。首先,该方法借助变分模态分解对单测点位移监测序列进行非递归分解,并引入平均包络熵为目标函数,采用多种群并行Rao-1算法确定变分模态分解适宜的超参数,以提升模型的分解性能。然后,借助样本熵和相关系数指标分离并定位包含粗差和噪声特征的高频模态。最后,借助箱线图法和模态叠加法分别实现变形监测数据的粗差辨识和降噪。以仿真数据和某大坝实测水平变形数据进行验证,结果表明该方法具备优异的粗差定位和降噪性能,可为大坝变形监测数据预处理提供新的思路和技术支持。
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关键词
大坝变形数据
变分模态分解
优化算法
粗差辨识
数据降噪
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Keywords
dam deformation data
variational mode decomposition
optimization algorithm
gross error identification
noise reduction
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分类号
TV698.1
[水利工程—水利水电工程]
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题名基于相似测点对比的大坝变形监测数据粗差识别方法
被引量：3
- 2
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作者
陈立秋
顾冲时
邵晨飞
顾昊
高睿颖
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机构
河海大学水灾害防御全国重点实验室
河海大学水利水电学院
河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
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出处
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024年第4期72-77,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(U2243223,52209159)
江苏省水利科技项目(2022024)
中国博士后科学基金项目(2023M730934)。
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文摘
针对混凝土坝变形监测数据粗差检测方法难以区分粗差和环境突变引起的数据跳跃问题,提出了一种基于K-means++距离聚类算法分区,采用OPTICS密度聚类算法结合局部异常因子(LOF)算法识别监测数据中粗差的大坝变形监测数据粗差识别方法。该方法通过K-means++算法实现测点区域划分,联合使用OPTICS算法和LOF算法进行粗差确定,通过对比属于同一分区不同测点的粗差出现时间来判定真实粗差。算例分析结果表明,该方法能有效鉴别变形监测数据中由环境突变引起的数据跳跃,显著提高粗差识别的准确性,降低粗差误判率。
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关键词
大坝变形监测数据
粗差
环境变化
K-means++算法
OPTICS算法
LOF算法
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Keywords
dam deformation monitoring data
gross error
environmental change
K-means++algorithm
OPTICS algorithm
LOF algorithm
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分类号
TV698.11
[水利工程—水利水电工程]
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题名基于云模型的大坝变形监测数据分析研究
被引量：5
- 3
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作者
王腾军
杨海彦
杨志强
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机构
长安大学地质工程与测绘学院
中国科学院国家授时中心
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2012年第2期23-25,共3页
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文摘
利用云模型实现定性分析与定量分析之间的转换,并对小浪底大坝沉降监测数据进行分析,验证基于云模型的变形监测数据分析结论的可靠性。
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关键词
大坝变形监测
云模型
大坝变形数据分析
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分类号
TU196
[建筑科学—建筑理论]
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