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基于APSO-Robust-ELM的大坝变形原始监测数据粗差识别方法
1
作者
杨兴富
刘得潭
+4 位作者
杨进
刘少文
高睿颖
顾昊
王岩博
《水力发电》
CAS
2024年第6期111-116,共6页
针对大坝原始监测数据普遍存在粗差的问题,提出了稳健估计与极限学习机相结合的粗差识别方法;并在此基础上,利用自适应粒子群算法寻找神经网络的最佳隐含层节点数;最后利用大坝安全预测模型验证所用方法的必要性和适用性。在工程实例分...
针对大坝原始监测数据普遍存在粗差的问题,提出了稳健估计与极限学习机相结合的粗差识别方法;并在此基础上,利用自适应粒子群算法寻找神经网络的最佳隐含层节点数;最后利用大坝安全预测模型验证所用方法的必要性和适用性。在工程实例分析中,将APSO-Robust-ELM法与Robust-ELM法、罗曼诺夫斯基准则和拉依达准则的处理结果进行对比,结果表明,APSO-Robust-ELM法能够更好的识别原始监测数据中的粗差,从而提高大坝安全运行的管理效率。
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关键词
监测数据
大坝安全
粗差识别
人工智能
apso-robust-elm
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职称材料
题名
基于APSO-Robust-ELM的大坝变形原始监测数据粗差识别方法
1
作者
杨兴富
刘得潭
杨进
刘少文
高睿颖
顾昊
王岩博
机构
四川大唐国际甘孜水电开发有限公司
河海大学水利水电学院
大唐水电科学技术研究院有限公司
出处
《水力发电》
CAS
2024年第6期111-116,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51739003)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(B230201011)
江苏省水利科技项目(2022024)。
文摘
针对大坝原始监测数据普遍存在粗差的问题,提出了稳健估计与极限学习机相结合的粗差识别方法;并在此基础上,利用自适应粒子群算法寻找神经网络的最佳隐含层节点数;最后利用大坝安全预测模型验证所用方法的必要性和适用性。在工程实例分析中,将APSO-Robust-ELM法与Robust-ELM法、罗曼诺夫斯基准则和拉依达准则的处理结果进行对比,结果表明,APSO-Robust-ELM法能够更好的识别原始监测数据中的粗差,从而提高大坝安全运行的管理效率。
关键词
监测数据
大坝安全
粗差识别
人工智能
apso-robust-elm
Keywords
monitoring data
dam safety
gross error identification
artificial intelligence
apso-robust-elm
分类号
TV698.11 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于APSO-Robust-ELM的大坝变形原始监测数据粗差识别方法
杨兴富
刘得潭
杨进
刘少文
高睿颖
顾昊
王岩博
《水力发电》
CAS
2024
0
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