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基于相似测点对比的大坝变形监测数据粗差识别方法
1
作者
陈立秋
顾冲时
+2 位作者
邵晨飞
顾昊
高睿颖
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024年第4期72-77,共6页
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...
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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职称材料
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
1
作者
陈立秋
顾冲时
邵晨飞
顾昊
高睿颖
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
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
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)。
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。
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
Keywords
dam deformation monitoring data
gross error
environmental change
K-means++algorithm
OPTICS algorithm
LOF algorithm
分类号
TV698.11 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相似测点对比的大坝变形监测数据粗差识别方法
陈立秋
顾冲时
邵晨飞
顾昊
高睿颖
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2024
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