考虑时间序列关联的大坝监测异常数据清洗

• 作者: 邹韬 郑霞忠 陈国梁
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 安全监测数据 异常数据 数据清洗 关联规则 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 安全监测与评价
• 页码范围: 111-114,125
• 页数: 5页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 4924字
• 语种: 中文

摘要

针对传统大坝安全监测中异常数据清洗方法主要分析单一监测效应量,较难区分粗差和环境突变引起的异常值,提出一种利用关联规则约束和引导大坝安全监测异常数据清洗方法.首先,通过关联规则辨识强关联性序列,结合基于密度的聚类算法识别序列中异常数据;然后,根据关联序列异常数据清洗规则,辨识大坝安全监测中粗差数据,并利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机模型重构异常数据.最后,对大坝典型位移量数据进行异常数据清洗.结果 表明:该方法能够甄别监测效应量中环境突变引起的异常值,提高了大坝安全监测数据中数据清洗的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑霞忠	三峡大学水利与环境学院	84	782	17.0	23.0
2	邹韬	三峡大学水利与环境学院	8	11	2.0	3.0
3	陈国梁	三峡大学水利与环境学院	5	1	1.0	1.0