1. 华北电力大学水利与水电工程学院
2. 中国水利水电科学研究院
Published:2025
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李嘉晨, 金鑫鑫, 聂鼎, et al. 基于Stacking集成算法的大坝数据粗差识别方法研究[J]. 2025, 47(6): 1-9.
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李嘉晨, 金鑫鑫, 聂鼎, et al. 基于Stacking集成算法的大坝数据粗差识别方法研究[J]. 2025, 47(6): 1-9. DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.06.001.
大坝安全监测是水利工程管理的关键环节.本文围绕大坝监测数据粗差识别问题,开展了基于Stacking集成学习技术框架的粗差识别方法研究,以轮廓系数法、肘部法则和DBI指数法协同优化的K-medoids算法以及孤立森林参数优化算法为基学习器.通过对实际工程监测数据的测试结果表明,该集成学习算法在粗差识别中表现出良好的适应性与鲁棒性.相较于传统单一识别算法,集成学习算法在识别精度与可靠性方面有显著提升,验证了其在大坝安全监测数据粗差识别中的高效性和准确性,为水利工程安全监测提供了一种更为有效的技术解决方案.
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