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基于WT-kNN的沥青混凝土心墙坝渗流监测数据异常检测 被引量：1
1
作者 毛建刚 阿尔娜古丽·艾买提 +1 位作者 颜志光 廖攀 《西北水电》 2024年第3期54-60,共7页
安全监测数据的质量,对沥青混凝土心墙坝安全状况分析具有重要意义。时间效应导致的趋势性问题是渗流监测数据异常检测的难点。模态分解方法能较好地对时间序列的趋势项进行分离,进而识别处异常信号。但是,土石坝渗流监测数据中的异常... 安全监测数据的质量,对沥青混凝土心墙坝安全状况分析具有重要意义。时间效应导致的趋势性问题是渗流监测数据异常检测的难点。模态分解方法能较好地对时间序列的趋势项进行分离,进而识别处异常信号。但是,土石坝渗流监测数据中的异常值和真实信号往往存在模态混叠。为了解决上述问题,通过引入了小波变换结合局部kNN加权回归(WT-kNN)异常检测方法,使用连续小波变换分离趋势项,通过局部kNN加权回归进一步对小波变换的检测结果进行筛选,提高模型的异常检测准确率。工程应用结果表明:对于粗差占比2.5%~10%的监测序列,WT-kNN的召回率均高于95%,误判率低于5%;该模型与WT-MAD方法和SSA-DBSCAN方法对比实验验证了WT-kNN的有效性和优越性。敏感性分析结果表明,提出模型对异常值数量占总数据量比例和异常值波动范围大小敏感性低,可为后续监测数据分析处理及预测预警建立基础。 展开更多
关键词 小波变换 局部k近邻算法 大坝安全监测 异常检测
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