典型文献
基于SSA-DBSCAN的边坡安全监测数据粗差探测方法
文献摘要：
考虑到边坡安全监测数据中存在粗差这一问题,提出了一种基于奇异谱分析(SSA)和密度聚类算法(DB-SCAN)的粗差探测法,该方法结合SSA在提取信号和DBSCAN算法在区分粗差和异常值上的优势:首先使用SSA对监测序列进行分解重构,准确提取主信号并获取残余分量;然后使用DBSCAN聚类算法对残余分量进行分析;最后联合2种方法确定粗差点并剔除.通过引入多因素影响的边坡监测序列实例进行验证,并且将SSA-DBSCAN粗差探测法与中位数绝对偏差法(MAD)和格拉布斯准则法(Grubbs)进行比较分析.结果表明,本文提出的SSA-DB-SCAN粗差探测法与上述方法相比性能优异、误判率低,可为后续监测数据分析处理乃至于预测预警奠定基础.
文献关键词：
边坡工程;奇异谱分析;时间序列;安全监测数据;粗差探测;DBSCAN
中图分类号：
作者姓名：
蒋齐嘉;蒋中明;唐栋;曾景明
作者机构：
长沙理工大学 水利工程学院,长沙 410114;水沙科学与水灾害防治湖南省重点实验室,长沙 410114;洞庭湖水环境治理与生态修复湖南省重点实验室,长沙 410114
文献出处：
引用格式：
[1]蒋齐嘉;蒋中明;唐栋;曾景明-.基于SSA-DBSCAN的边坡安全监测数据粗差探测方法)[J].长江科学院院报,2022(04):85-90,98
A类：
B类：
SSA,DBSCAN,边坡安全,安全监测数据,粗差探测,探测方法,奇异谱分析,密度聚类算法,探测法,取信,异常值,监测序列,分解重构,差点,多因素影响,边坡监测,中位数绝对偏差,MAD,格拉布斯准则,Grubbs,误判率,监测数据分析,数据分析处理,乃至于,预测预警,边坡工程
AB值：
0.304478
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
