【摘 要】
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水电工程安全监测数据的异常识别是科学评价大坝安全性态的前提。为了解决传统的3σ准则运用于“台阶型”、“震荡型”监测数据序列异常在线识别时极易出现的漏判问题,引入An
【机 构】
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四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,四川大学水利水电学院,中国市政工程西南设计研究总院有限公司第一设计研究院
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水电工程安全监测数据的异常识别是科学评价大坝安全性态的前提。为了解决传统的3σ准则运用于“台阶型”、“震荡型”监测数据序列异常在线识别时极易出现的漏判问题,引入Andrews M估计量和标准四分位间距替代传统3σ准则中的总体位置参数和总体尺度参数,构建了新的判别准则。工程实践及敏感性分析表明:该方法能有效消除“台阶型”和“震荡型”离群点对识别结果带来的不利影响;抗离群点影响的比例提升到25%,异常识别的准确性及可靠性提升明显。研究成果可为水电工程安全状况和运行性态的评价提供参考。
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