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

水利枢纽、水工建筑物 | 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
- 基于EMD-ABOD的大坝异常监测数据识别方法研究
- 水电能源科学 2024年第6期页码：162-165
- 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：
  
  国家自然科学基金联合项目(U2243223);中央高校业务费(B230201011);江苏省水利科技项目(2022024);江苏省科协青年科技人才托举工程(TJ-2022-076);安徽省基金(2208085US17);中国博士后科学基金(2023M730934)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231090
  中图分类号： TV698.1
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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杨兴富, 刘得潭, 杨进, 等. 基于EMD-ABOD的大坝异常监测数据识别方法研究[J]. 水电能源科学, 2024,(6):162-165.

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

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

references

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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