基于EMD-ABOD的大坝异常监测数据识别方法研究

杨兴富; 刘得潭; 杨进; 廖茂; 杨川; 顾昊; 邵晨飞; 吴斌庆

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231090

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基于EMD-ABOD的大坝异常监测数据识别方法研究

更新时间：2026-02-25

- 基于EMD-ABOD的大坝异常监测数据识别方法研究
- Issue 6, Pages: 162-165(2024)
- 作者机构：
  
  1. 四川大唐国际甘孜水电开发有限公司
  2. 大唐水电科学技术研究院有限公司
  3. 河海大学水利水电学院
  4. 河海大学水安全与水科学协同创新中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231090
  CLC： TV698.1
- Published：2024
- 稿件说明：
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杨兴富, 刘得潭, 杨进, et al. 基于EMD-ABOD的大坝异常监测数据识别方法研究[J]. 2024, (6): 162-165.
DOI：

杨兴富, 刘得潭, 杨进, et al. 基于EMD-ABOD的大坝异常监测数据识别方法研究[J]. 2024, (6): 162-165. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231090.

摘要

大坝监测数据普遍存在异常值，对异常数据进行识别和剔除，可保持模型的稳定性和可靠性，并提高模型的预测或分类性能；同时，可及时发现异常情况，以保证系统的安全运行。因此，将基于角度的异常值检测算法(ABOD)引入大坝监测异常数据识别，首先通过经验模态分解(EMD)提取监测数据的高频本征函数，然后对由高频本征函数构成的新数据进行异常数据识别。对长河坝沉降监测数据的验证结果表明，与其他方法相比，EMD-ABOD可有效提升异常数据识别的准确性。

Abstract

关键词

Keywords

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黎祎,赵二峰,何菁.大坝变形监测异常数据识别和重构模型[J].水利水电科技进展,2023(02).

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