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尾矿坝渗流稳定性研究进展 被引量:3
1
作者 梁冰 曾勇 +1 位作者 易富 杜常博 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第3期107-117,共11页
渗流场是诱发尾矿坝渗流失稳的主要影响因素。加强尾矿坝渗流稳定性研究是保障尾矿坝安全的重要基础,有利于降低尾矿坝溃坝风险。基于国内外的相关研究资料,从尾矿坝的渗流失稳破坏类型与影响因素、渗流稳定性分析方法以及安全监测预警... 渗流场是诱发尾矿坝渗流失稳的主要影响因素。加强尾矿坝渗流稳定性研究是保障尾矿坝安全的重要基础,有利于降低尾矿坝溃坝风险。基于国内外的相关研究资料,从尾矿坝的渗流失稳破坏类型与影响因素、渗流稳定性分析方法以及安全监测预警研究三大方向进行综述,指出了尾矿坝渗流稳定性研究中存在渗透破坏判别方法研究不足、缺乏对渗流场影响因素的系统性研究、宏-细观多尺度模型试验测量手段及其概化分区方法的研究不足,以及缺乏综合性稳定分析与评价方法及安全监测预警技术等方面的问题。针对当前尾矿坝渗流稳定性研究存在的不足,提出尾矿坝渗流稳定性研究领域有待深入探讨的问题,为今后重点研究提供思路。 展开更多
关键词 尾矿坝 渗流稳定性 渗流场 安全监测 研究进展
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基于集成因子优选算法的面板堆石坝变形预测模型
2
作者 郑好 李登华 丁勇 《排灌机械工程学报》 北大核心 2025年第2期178-186,共9页
面板堆石坝变形主要受外部荷载和内部材料蠕变影响,而影响因子过多会造成特征冗余,引起预测精度过拟合问题;因子过少导致信息表达不全,造成预测效果差,模型泛化能力不足等问题.因此构建涵盖面广,可解释性强的因子集并从中优选格外重要.... 面板堆石坝变形主要受外部荷载和内部材料蠕变影响,而影响因子过多会造成特征冗余,引起预测精度过拟合问题;因子过少导致信息表达不全,造成预测效果差,模型泛化能力不足等问题.因此构建涵盖面广,可解释性强的因子集并从中优选格外重要.针对上述问题,文中提出基于集成因子优选算法的面板堆石坝变形预测模型,使用ReliefF与沙普利加性解释(SHAP)算法通过权重集成获得因子贡献值排序,再分析因子累计贡献率差量阈值剔除非关键因子,获得关键因子.以新疆某混凝土面板堆石坝为例,以特征缩减率FRR、归一化平均绝对百分比误差nMAPE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE以及决定系数R^(2)为评价指标,试验结果表明文中提出的算法面对不同的预测模型都可准确地获得最佳因子,有效地提升了预测精度.相对于传统因子优选算法适应性更强,预测能力提升最显著,解决了影响因子冗余或者欠缺带来的预测能力较低的问题,提高了模型的泛化能力,为大坝安全监测研究提供了行之有效的因子优选方法. 展开更多
关键词 大坝安全监测 因子优选 SHAP理论 贡献度排序
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基于可解释机器学习的混凝土重力坝变形安全监控模型
3
作者 程琳 袁喜娜 +2 位作者 马春辉 贾冬焱 徐笑颜 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第3期77-85,共9页
针对目前基于机器学习的大坝安全监控模型无法给出模型预测解释的问题,引入SHAP值理论,并结合LightGBM模型,建立了一种具备可解释性的混凝土重力坝变形安全监控模型,且该模型可以量化每个影响因子的具体贡献。工程实例验证结果表明,该... 针对目前基于机器学习的大坝安全监控模型无法给出模型预测解释的问题,引入SHAP值理论,并结合LightGBM模型,建立了一种具备可解释性的混凝土重力坝变形安全监控模型,且该模型可以量化每个影响因子的具体贡献。工程实例验证结果表明,该模型考虑了变形与环境量之间复杂的非线性关系,更接近真实情况,不仅具有良好的拟合精度和预测精度,还能对模型进行全局和局部的解释。 展开更多
关键词 混凝土重力坝 变形安全监控 可解释机器学习 SHAP值理论 LightGBM模型
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基于改进YOLOv8s的土石坝表面人员与渗漏识别方法 被引量:1
4
作者 王勃渊 康飞 +2 位作者 梁学文 吴卫熊 朱思思 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第2期213-218,共6页
针对小型土石坝的异常人员和渗漏安全检测效率低、成本高的问题,提出了一种创新的智能巡检方法。该方法基于无人机图像和深度学习目标检测技术,改进了YOLOv8s网络结构,引入细粒度卷积和新型MPDIoU损失函数,细粒度卷积能够捕捉到更丰富... 针对小型土石坝的异常人员和渗漏安全检测效率低、成本高的问题,提出了一种创新的智能巡检方法。该方法基于无人机图像和深度学习目标检测技术,改进了YOLOv8s网络结构,引入细粒度卷积和新型MPDIoU损失函数,细粒度卷积能够捕捉到更丰富的图像细节,而新型的MPDIoU损失函数则有助于提高模型的定位精度。在自制的大坝异常人员和渗漏数据集上进行了实验,实验结果表明,所提出的智能识别算法在人员与渗漏的综合识别能力上具有显著优势,提高了对土石坝工程库区入侵人员和大坝渗漏的检测准确度,并能适应不同环境下的实际应用需求。 展开更多
关键词 大坝安全监测 无人机 深度学习 YOLOv8 土石坝
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基于PSO-LSTM的大坝变形组合预测模型 被引量:1
5
作者 郝泽嘉 施玉群 +1 位作者 成博超 何金平 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第5期208-214,222,共8页
传统的大坝变形预测模型难以反映效应量与环境量之间存在的复杂非线性关系,预测效果常常不够理想。考虑到LSTM模型具有较强的非线性学习能力,PSO模型具有优越的全局寻优能力,将PSO应用于LSTM超参数全局寻优之中,建立基于PSO-LSTM的大坝... 传统的大坝变形预测模型难以反映效应量与环境量之间存在的复杂非线性关系,预测效果常常不够理想。考虑到LSTM模型具有较强的非线性学习能力,PSO模型具有优越的全局寻优能力,将PSO应用于LSTM超参数全局寻优之中,建立基于PSO-LSTM的大坝变形组合预测模型,既可以解决传统预测模型在描述非线性特性方面的不足,又可以提高LSTM超参数取值的合理性,并为提升大坝变形预测精度提供一种新思路。运用所提出的方法,以某混凝土重力坝和某混凝土拱坝实测水平位移为例,进行了实例研究。研究结果表明,所提出的PSO-LSTM组合模型在模型的RMSE、MAE和R 2等指标方面均优于单纯的LSTM模型和传统的监测统计模型,在3种预测模型中,PSO-LSTM组合模型的预测效果更优。 展开更多
关键词 大坝 安全监测 变形预测 长短时记忆神经网络 粒子群算法
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基于典型小概率法-LSTM的大坝预警技术研究
6
作者 栗铭阳 邓宇 +1 位作者 张宝森 郭进军 《人民黄河》 北大核心 2025年第7期78-83,共6页
三门峡水库的运行状态对黄河下游城市的供水安全与防洪减灾具有重大影响。然而,传统监测手段依赖传感器网络与人工观测,存在实时性不足、精细化程度低等问题。为此,提出一种融合多源数据与动态响应的预警模型。首先,基于典型小概率法计... 三门峡水库的运行状态对黄河下游城市的供水安全与防洪减灾具有重大影响。然而,传统监测手段依赖传感器网络与人工观测,存在实时性不足、精细化程度低等问题。为此,提出一种融合多源数据与动态响应的预警模型。首先,基于典型小概率法计算大坝位移、渗透压力等关键指标的预警阈值;其次,构建长短期记忆网络(LSTM)预测模型,结合阈值对比实现高效预警。以三门峡水库为例验证表明,模型预测精度显著优于传统方法。 展开更多
关键词 大坝安全 典型小概率法 LSTM 监测预警 三门峡水库
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基于改进ECLAT算法的混凝土坝变形预测模型
7
作者 赵昕 苏怀智 方正 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第4期58-64,共7页
为提高大坝安全监测数据库的数据挖掘效率,引入改进的ECLAT关联规则算法。利用数据挖掘技术分析处理数量庞大的大坝安全监测数据,并建立大坝坝顶垂直位移预测模型。首先筛选出对大坝坝顶垂直位移的主要影响因素环境温度、坝前水温和坝... 为提高大坝安全监测数据库的数据挖掘效率,引入改进的ECLAT关联规则算法。利用数据挖掘技术分析处理数量庞大的大坝安全监测数据,并建立大坝坝顶垂直位移预测模型。首先筛选出对大坝坝顶垂直位移的主要影响因素环境温度、坝前水温和坝前水位,然后用Eclat算法对预处理后的基本资料进行数据挖掘,筛选出可以用于预测的强关联规则,最后利用坝顶垂直位移对温度变化反应的滞后性,建立坝顶垂直位移预测模型。将本模型应用于某混凝土拱坝中,试验表明该模型的本次预测结果具有一定的可靠性。 展开更多
关键词 大坝安全监测 坝顶垂直位移 关联规则 Eclat算法 数据挖掘
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乏数据条件下土石坝安全监测数据的插补
8
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。 展开更多
关键词 土石坝 安全监测 数据填补 乏数据
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基于概率性预测的抽水蓄能电站大坝渗流安全监控模型
9
作者 李心如 宋锦焘 +1 位作者 杨杰 许增光 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第4期76-84,共9页
针对抽水蓄能电站大坝渗流安全监控模型影响因子选择及模型构建不确定性造成模型预测精度不高的问题,将深度学习模型和概率性预测方法进行融合,融合卷积神经网络(CNN)的特征提取能力、双向门控循环单元(BiGRU)的数据挖掘潜力、蜣螂优化... 针对抽水蓄能电站大坝渗流安全监控模型影响因子选择及模型构建不确定性造成模型预测精度不高的问题,将深度学习模型和概率性预测方法进行融合,融合卷积神经网络(CNN)的特征提取能力、双向门控循环单元(BiGRU)的数据挖掘潜力、蜣螂优化算法(DBO)的参数优化优势以及分位数回归(QR)的概率性预测能力,构建了基于DBO、CNN、BiGRU、QR算法的大坝渗流概率性预测模型;同时,为构建适合抽水蓄能电站渗流安全监控模型的最优影响因子集,充分考虑渗流的滞后效应,采用核主成分分析法(KPCA)对模型影响因子进行优选。工程实例验证结果表明,构建的大坝渗流概率性预测模型不仅能给出确定性的大坝渗透压力高精度预测结果,还可得出相应的预测区间来反映渗流变化的不确定程度,进而为抽水蓄能电站大坝渗流安全监控提供更全面的评价信息。 展开更多
关键词 大坝安全监控 抽水蓄能电站 监控模型 渗流预测 深度学习 概率性预测
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DTCN-DAM95分布式大坝安全在线实时监测网络设计概述
10
作者 吴娟 于达源 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 1997年第3期91-96,共6页
介绍和分析了国内外大坝安全监测技术的现状和发展趋势,在此基础上,提出了本监测网络的设计方案,对设计方案做了总体概述.对该监测网络深入的技术研究报道将在后文进行.本监测网络已在工程实际中通过试运行,各项技术指标达到了设... 介绍和分析了国内外大坝安全监测技术的现状和发展趋势,在此基础上,提出了本监测网络的设计方案,对设计方案做了总体概述.对该监测网络深入的技术研究报道将在后文进行.本监测网络已在工程实际中通过试运行,各项技术指标达到了设计要求. 展开更多
关键词 大坝安全监测 分布式计算机测控网络 大坝内外观测仪器 测控单元
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基于改进随机森林的大坝监测数据质量评价算法 被引量:8
11
作者 潘宇 李登华 丁勇 《人民长江》 北大核心 2024年第2期231-237,共7页
针对大坝安全监测数据质量评价效率低下、智慧化不足等难题,为了满足大坝高频率自动化采集的实时数据质量评价需要,从准确性、完整性、时效性和连续性4个方面出发提出了6项评价因子及由相关评价规范构成的安全监测历史数据质量评价标准... 针对大坝安全监测数据质量评价效率低下、智慧化不足等难题,为了满足大坝高频率自动化采集的实时数据质量评价需要,从准确性、完整性、时效性和连续性4个方面出发提出了6项评价因子及由相关评价规范构成的安全监测历史数据质量评价标准,通过基于AUC值改进的随机森林算法建立了大坝安全监测历史数据质量评价算法,并将该算法应用于新疆柳树沟面板堆石坝多年安全监测历史数据评价。结果表明:通过AUC值改进的随机森林算法优于原始算法,在特征属性数量取3时效果最好,测试集的泛化误差最小仅为0.0195,平均准确率稳定在96.97%附近,10折交叉验证平均准确率达到97.77%,证明了该算法的可行性。 展开更多
关键词 大坝安全监测 数据质量评价 随机森林算法 评价因子
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基于CEEMDAN-改进小波阈值的大坝变形数据处理方法 被引量:3
12
作者 石佳晨 岳春芳 +1 位作者 朱明远 皮李浪 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第5期80-86,102,共8页
针对现有方法对大坝变形监测数据去噪精度低、易将部分高频有用信息误判为噪声的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和改进小波阈值联合去噪的方法。该方法利用CEEMDAN对原始数据进行分解,通过t检验对分解获得的... 针对现有方法对大坝变形监测数据去噪精度低、易将部分高频有用信息误判为噪声的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和改进小波阈值联合去噪的方法。该方法利用CEEMDAN对原始数据进行分解,通过t检验对分解获得的多个本征模态函数(IMF)分量进行特征分析,筛选出含噪分量并利用Pearson相关系数和方差贡献率进行校验,最后采用改进的小波阈值对筛选出的含噪分量进行精细化去噪,并重构去噪后的模态函数分量,得到去噪后的数据。仿真试验和工程实例验证结果表明,该方法在多种不同指标上均优于对比的3种方法,同时能够更有效地保留数据的高频有用信息,提高准确度和平滑性,可用于大坝中的非线性变形数据去噪处理。 展开更多
关键词 大坝安全监测 CEEMDAN分解 T检验 改进小波阈值 去噪 精度分析 乌鲁瓦提水库
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黄土高原半干旱区淤地坝安全监测方法 被引量:1
13
作者 高雅玉 黄枭 +4 位作者 宋玉 何文博 华荣祥 高金芳 吕喜玺 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期59-66,85,共9页
[目的]监测黄土高原半干旱区淤地坝在汛期后形变程度,及时准确发现淤地坝的异常情况,为黄土高原半干旱区淤地坝安全监测提供更加科学可靠的技术方法。[方法]通过三维激光扫描仪对两座淤地坝进行扫描,由此得到高密度、高精度、连续完整... [目的]监测黄土高原半干旱区淤地坝在汛期后形变程度,及时准确发现淤地坝的异常情况,为黄土高原半干旱区淤地坝安全监测提供更加科学可靠的技术方法。[方法]通过三维激光扫描仪对两座淤地坝进行扫描,由此得到高密度、高精度、连续完整的3D点云数据,然后将点云数据导入HD Scene软件进行点云预处理,最后通过Cloud Compare以及Geomagic Control软件进行建模对比分析。[结果]两期点云模型对比可以看出,东沟淤地坝模型大量点云的偏移量在0.05 cm以下,少量点云达到了最大偏移值0.2 cm。西沟淤地坝模型大量点云的偏移量在0.1 cm以下,极少量点云达到了最大偏移值0.4 cm。汛期降水量占全年的77.34%,汛期后两座淤地坝均会产生较小的坝体沉降和水平位移,但西沟淤地坝的形变受水压分量影响更为明显。[结论]将三维激光扫描技术应用于黄土高原半干旱区淤地坝安全监测,可以快速精准掌握淤地坝汛期后是否发生形变以及形变程度,使得淤地坝安全监测工作更加精准可靠。 展开更多
关键词 淤地坝安全监测 点云 3D偏差位移量 坝体形变 司家沟流域
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大坝安全监测数据异常识别模型簇研究 被引量:2
14
作者 邓乙丁 李艳玲 +1 位作者 徐颖 陈天赐 《人民长江》 北大核心 2024年第4期230-238,共9页
监测数据异常识别是大坝运行安全在线监测的前提和基础。单一识别方法难以实现高效准确识别,而RREW模型对规律不佳与单台阶数据序列容易漏判且计算效率低。为此,提出了基于卷积神经网络的一维VGG数据异常识别模型,建立了由统计回归、稳... 监测数据异常识别是大坝运行安全在线监测的前提和基础。单一识别方法难以实现高效准确识别,而RREW模型对规律不佳与单台阶数据序列容易漏判且计算效率低。为此,提出了基于卷积神经网络的一维VGG数据异常识别模型,建立了由统计回归、稳健回归、一维VGG识别模型等模型库和Pauta准则、MZ准则等判别准则库共同构成的大坝安全数据异常识别模型簇,并构建了不同数据类型与异常识别模型及预警准则的匹配机制。工程校验表明:一维VGG模型对不同序列长度、不同台阶占比的数据序列均具有较好的识别效果,能有效弥补传统回归模型和稳健回归模型的不足,由前述3种模型及两种准则共同构建的异常识别模型簇可实现海量数据异常的在线精准、快速识别,为大坝安全在线监测提供可靠的数据支持。 展开更多
关键词 大坝安全监测 数据异常识别 一维卷积神经网络 模型簇 自匹配准则
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基于可解释性分析的大坝变形监控模型对比研究 被引量:5
15
作者 黄海燕 艾星星 +2 位作者 刘兴阳 李占超 仇建春 《人民长江》 北大核心 2024年第9期203-209,共7页
近年来,经典统计模型和机器学习模型在大坝安全监控领域并行发展,然而前者的“预测能力”和后者的“可解释性”通常存在一定局限,且关于量化多重因素对大坝监测量影响程度的对比研究相对较少。基于闽江支流上GTX重力坝的水平位移和垂直... 近年来,经典统计模型和机器学习模型在大坝安全监控领域并行发展,然而前者的“预测能力”和后者的“可解释性”通常存在一定局限,且关于量化多重因素对大坝监测量影响程度的对比研究相对较少。基于闽江支流上GTX重力坝的水平位移和垂直位移原型监测数据,分别采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLS)、随机森林算法(RF)建立兼顾预测能力和解释能力的大坝变形监控模型;同时,针对每种模型开展特征重要性分析,探究不同因素对大坝变形的影响程度。研究结果表明:3种模型中随机森林模型的拟合能力最佳,偏最小二乘回归模型的预测能力最佳;3种模型提供的可解释性基本符合实际规律,且特征重要性排序规律定性一致,水压分量和温度分量对该坝体位移影响显著,时效分量所占比例最低。研究成果可为后续开展大坝安全监控模型优选提供参考。 展开更多
关键词 大坝 安全监控 机器学习 统计模型 特征重要性
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融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究 被引量:3
16
作者 陈国锋 周明 吴忠明 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期121-125,187,共6页
为实现水利水电工程大坝变形监测自动化,引入一种新型机器视觉测量系统对大坝外观变形进行实时测量和分析。首先对机器视觉系统原理和架构进行详细说明,接着构建基于极点对称模态分解算法(ESMD)和近似熵理论(ApEn)相结合的ESMD-ApEn算法... 为实现水利水电工程大坝变形监测自动化,引入一种新型机器视觉测量系统对大坝外观变形进行实时测量和分析。首先对机器视觉系统原理和架构进行详细说明,接着构建基于极点对称模态分解算法(ESMD)和近似熵理论(ApEn)相结合的ESMD-ApEn算法,用于对机器视觉原型监测序列进行多模态分解和重构,并基于拉依达和IQR准则,实现对ESMD-ApEn算法重构序列与机器视觉原型监测序列之间的重构残差进行异常识别和剔除。案例分析表明,构建的融合监测方法可以实现大坝外观变形观测自动化和实时化,通过引入红外补光系统,在夜间及雨雪等恶劣气候天气,也能实时准确获取大坝变形监测数据,从而确保大坝安全稳定运行。 展开更多
关键词 大坝 机器视觉 变形 安全监测 ESMD ApEn
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基于VMD-KSVD字典学习降噪的大坝变形预测
17
作者 柳磊 李登华 丁勇 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第9期951-958,984,共9页
提出一种自适应变分模态分解和KSVD字典学习相结合的降噪算法。该方法对监测序列分解后的子序列进行降噪,同时考虑残差序列的特征,从而充分保留监测序列中的有效信息。以某大坝变形监测数据为例进行测试,结果表明,该方法能够较好地保留... 提出一种自适应变分模态分解和KSVD字典学习相结合的降噪算法。该方法对监测序列分解后的子序列进行降噪,同时考虑残差序列的特征,从而充分保留监测序列中的有效信息。以某大坝变形监测数据为例进行测试,结果表明,该方法能够较好地保留监测序列中的有效信息,相较于传统的降噪算法更适用于复杂情况下的大坝变形预测,能进一步提高预测模型的泛化能力。 展开更多
关键词 自适应变分模态分解 KSVD 字典学习 变形预测 大坝安全监测
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基于LV-DBSCAN算法的大坝安全监测数据异常检测 被引量:9
18
作者 戴领 李少林 +2 位作者 刘光彪 纪传波 段国学 《人民长江》 北大核心 2024年第1期236-241,共6页
大坝安全监测数据原始序列中常存在异常测值,极大影响了大坝安全监测资料分析的可靠性和准确性。为此,在分析异常值特性及传统异常检测方法优缺点的基础上,分别从局部与整体角度研究监测数据异常检测方法。首先针对多重局部异常系数法... 大坝安全监测数据原始序列中常存在异常测值,极大影响了大坝安全监测资料分析的可靠性和准确性。为此,在分析异常值特性及传统异常检测方法优缺点的基础上,分别从局部与整体角度研究监测数据异常检测方法。首先针对多重局部异常系数法要求数据序列较长且数据等时间间距等缺陷,提出了局部变化异常系数法(LV)及局部方法与整体方法协同判别策略;进一步引入密度聚类算法(DBSCAN),提出了兼顾数据整体与局部特性的LV-DBSCAN异常检测方法。以某混凝土重力坝两垂线测点顺流向位移监测数据为实例,对比分析了不同方法在不同类型数据集上的检测精度。研究结果表明,所提LV-DBSCAN方法适用性更广,准确率更高,误判率更低。 展开更多
关键词 大坝安全监测 异常值 局部变化异常系数法(LV) 密度聚类算法(DBSCAN) 置信度
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混凝土重力坝变形监测数据的相关性分析 被引量:4
19
作者 王瑄 姚远 +2 位作者 陶丛丛 储冬冬 徐波 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第8期180-187,193,共9页
混凝土重力坝的变形量可直观反映大坝的综合运行性态,而变形监测数据是坝体变形的直接体现。因此,从时间和空间上掌握坝体变形监测数据之间的规律与相关性,对于大坝后续的异常检测及安全评价等研究具有重要意义。结合大坝变形监测数据实... 混凝土重力坝的变形量可直观反映大坝的综合运行性态,而变形监测数据是坝体变形的直接体现。因此,从时间和空间上掌握坝体变形监测数据之间的规律与相关性,对于大坝后续的异常检测及安全评价等研究具有重要意义。结合大坝变形监测数据实例,分析了环境因素对位移影响存在的滞后性,利用时空相似指数对大坝不同测点间位移构建了综合相似度指标,运用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和最大信息系数法分析了环境因素与测点位移的相关性以及各测点之间变形位移的相关性,为后续建立健康服役诊断模型等更深层次的研究奠定了坚实的基础。 展开更多
关键词 大坝安全监测 相关性分析 时空相似指数 环境因素滞后校正
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三峡工程安全监测多业务系统集成研究与设计 被引量:2
20
作者 童广勤 耿峻 +3 位作者 徐化伟 刘顶明 秦维秉 梅晓龙 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2024年第7期182-189,共8页
作为“国之重器”的三峡水利枢纽工程,应利用成熟的数据中心技术和资源,为现存多业务系统提供安全监测数据的存储、计算、分析和服务,实现数据的集中管理和高效利用。梳理并总结了三峡工程现有的安全监测体系建设与运行现状,以问题与需... 作为“国之重器”的三峡水利枢纽工程,应利用成熟的数据中心技术和资源,为现存多业务系统提供安全监测数据的存储、计算、分析和服务,实现数据的集中管理和高效利用。梳理并总结了三峡工程现有的安全监测体系建设与运行现状,以问题与需求为导向,提出了三峡工程安全监测相关多业务系统的集成方案,研究了如何优化升级原有大坝安全监测自动化系统,探讨了相关最新技术的应用,提出了三峡枢纽工程安全监测智能化的合理近期目标及达成目标需要完成的工作任务。以此为例,提出了基于数据服务中心思想的业务系统集成的需求、目标、方法、效果、优势和建议等,旨在探索数据服务思想在安全监测管理实际应用中的价值和意义,成果可以为三峡工程安全监测管理下一步工作提供指导,也可以为同类同阶段的超大型水利水电工程安全监测智慧化提供参考。 展开更多
关键词 智慧水利 三峡大坝 安全监测 系统集成 数据服务
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