典型文献
改进云模型在大坝安全监测数据异常识别中的应用
文献摘要：
大坝安全监测序列中异常数据的准确识别是科学评判大坝运行性态与安全状况的前提和保障.传统的基于回归模型的异常识别方法会在监测数据的拟合精度较低时造成正常值误判或异常值漏判.因此,提出基于日变化速率的改进云模型识别方法,以测值的日变化速率代替原始数据建立云模型,对用外轮廓区间作为预警阈值的控制方法进行改进,并将其应用效果与传统统计回归方法、改进前云模型识别方法进行对比.工程应用表明,提出的改进云模型识别方法简单实用,控制区间较为合理,能够准确识别监测数据中的突跳测值.
文献关键词：
大坝安全监测;云模型;日变化速率;异常识别
中图分类号：
作者姓名：
张芳;辛俊龙;李艳玲;徐颖
作者机构：
四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,四川成都610065;中电建电力检修工程有限公司,四川乐山614000
文献出处：
引用格式：
[1]张芳;辛俊龙;李艳玲;徐颖-.改进云模型在大坝安全监测数据异常识别中的应用)[J].水电能源科学,2022(03):114-117
A类：
B类：
改进云模型,大坝安全监测,安全监测数据,数据异常,异常识别,监测序列,异常数据,准确识别,性态,安全状况,法会,拟合精度,正常值,误判,异常值,漏判,日变化速率,模型识别,原始数据,外轮,预警阈值,统统,统计回归,进前,控制区,突跳
AB值：
0.359005
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