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基于平滑阈值与孤立森林的大坝监测数据异常检测
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作者 张瑜 秦学 彭浩 《人民黄河》 北大核心 2025年第3期141-145,共5页
为解决孤立森林算法检测大坝异常数据时因不能识别数据间趋势性和相关性而造成数据误判的问题,提出基于平滑阈值与孤立森林的大坝监测数据异常检测算法。首先利用小波变换提取时序数据的趋势项,然后使用ARMA模型对提取的趋势项数据确定... 为解决孤立森林算法检测大坝异常数据时因不能识别数据间趋势性和相关性而造成数据误判的问题,提出基于平滑阈值与孤立森林的大坝监测数据异常检测算法。首先利用小波变换提取时序数据的趋势项,然后使用ARMA模型对提取的趋势项数据确定动态阈值区间,最后利用孤立森林算法检测出散落在阈值区间外的异常值。以贵州省毕节市夹岩水利枢纽工程混凝土面板堆石坝为例,分别对大坝坝基、坝体、周边缝及面板4个部位监测数据进行检测,验证算法效果。结果表明:与传统孤立森林算法相比,基于平滑阈值与孤立森林的算法对压力、观测房沉降量、开合度、应力的误判率分别降低了12.2、13.4、7.1、8.0个百分点。 展开更多
关键词 小波变换 ARMA模型 孤立森林 异常检测 大坝 毕节市夹岩水利枢纽工程
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