基于人工免疫模式的大坝监测数据粗差识别

• 作者: 刘晓青 陶园
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粗差识别 人工免疫模式 大坝安全监测
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 水工建筑
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 4609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2019.03.008

摘要

粗差的存在会对大坝安全监测的结果造成较大的影响,而现今传统的粗差识别方法还存在着操作繁琐、应用数据类型有限、易少判误判等缺陷.因此,为了弥补传统粗差识别方法的不足,提高粗差识别的效率,采取了借鉴人工免疫的工作模式对监测数据进行分层打分的方法,将其与现有粗差检验方法结合,提出并设计出基于人工免疫模式的多层粗差检验法.以实际工程大坝水平位移监测数据的粗差识别为例,对工程的水平位移监测数据进行粗差识别.算例验证结果表明:这种新型的多层粗差检验法对大容量数据的粗差识别操作更为简便、效率更高.与传统粗差识别相比,其数据识别种类变广,而且其多层打分的检验模式使得识别结果更为严谨,可以有效减少粗差错判少判的情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓青	河海大学水利水电学院	53	146	7.0	10.0
2	陶园	河海大学水利水电学院	5	34	3.0	5.0