【摘 要】
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随着国家经济实力的增强以及水资源开发的深入,我国建设(在建)了一大批具有世界级难度的大坝,这些大坝工程规模巨大、技术难题多,给大坝的安全施工与运行带来诸多挑战。为了
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随着国家经济实力的增强以及水资源开发的深入,我国建设(在建)了一大批具有世界级难度的大坝,这些大坝工程规模巨大、技术难题多,给大坝的安全施工与运行带来诸多挑战。为了对工程安全性进行评价,对大坝的安全监测数据进行快速而准确的分析成为关键一环,而安全监测数据的异常值检测是进行数据准确分析的基础,具有十分重要的意义。本文以某高拱坝的实际监测数据为样本,利用长短时记忆网络(LSTM)方法对监测数据进行异常值检测,并与逐步回归模型和拉依达准则(3σ准则)的异常值检测效果进行对比,得到的结论如下:(1)在绝大多数情况下,本文所使用的单因子LSTM模型(只基于历史测值预测当前测值)都能够较好的拟合实测数据,有较强的预测能力;(2)当逐步回归模型的拟合效果较好时,LSTM模型的异常值检测效果与LSTM模型的检测效果相当;当逐步回归模型拟合效果较差时,LSTM模型的异常值检测效果要优于逐步回归模型的检测效果;(3)由于监测数据大多呈周期性规律(受水位及温度影响较大),监测数据的标准差较大,导致在使用拉依达(3σ)准则进行异常值检测时,正常值值域范围过大,检测效果很差,LSTM模型及逐步回归模型的异常值检测效果均要优于拉依达(3σ)准则的效果;(4)逐步回归模型需要大量的回归因子作为模型建立的基础,在某些情况下(如缺少环境量或者监测数据本身即为环境量时)逐步回归模型无法建立,而LSTM模型不受回归因子的制约,可以正常实现较高精度的异常值检测。
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