【摘 要】
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为克服现有大坝安全监控指标拟定方法的不足,利用云模型,采用数字特征熵来揭示异常值的随机性与模糊性,通过期望、熵和超熵构成的特定结构算法,将大坝安全与否的定性概念定量
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（41323001,51139001）,水利部公益性行业科研专项（201201038,201301061）,江苏高校优势学科建设工程资助项目（水利工程）（YS11001）,淮安市水利院士工作站资助项目.
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为克服现有大坝安全监控指标拟定方法的不足,利用云模型,采用数字特征熵来揭示异常值的随机性与模糊性,通过期望、熵和超熵构成的特定结构算法,将大坝安全与否的定性概念定量表示,以此拟定安全监控指标.由于大坝监测效应量影响因素复杂,监测数据常存在高频噪声,因此应对原始数据进行降噪处理.以福建某大坝水平位移为例,先用经验模态分解（EMD）滤波方法去噪,然后采用云模型进行安全监控指标拟定,并与典型的小概率法进行对比分析.结果表明,基于EMD 去噪和云模型拟定的监控指标是合理准确的.
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