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基于M估計量及標準四分位間距的安全監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別的改進方法

發(fā)布時間:2021-04-06 05:31
  水電工程安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的異常識別是科學評價大壩安全性態(tài)的前提。為了解決傳統(tǒng)的3σ準則運用于"臺階型"、"震蕩型"監(jiān)測數(shù)據(jù)序列異常在線識別時極易出現(xiàn)的漏判問題,引入Andrews M估計量和標準四分位間距替代傳統(tǒng)3σ準則中的總體位置參數(shù)和總體尺度參數(shù),構(gòu)建了新的判別準則。工程實踐及敏感性分析表明:該方法能有效消除"臺階型"和"震蕩型"離群點對識別結(jié)果帶來的不利影響;抗離群點影響的比例提升到25%,異常識別的準確性及可靠性提升明顯。研究成果可為水電工程安全狀況和運行性態(tài)的評價提供參考。 

【文章來源】:長江科學院院報. 2020,37(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:4 頁

【部分圖文】:

基于M估計量及標準四分位間距的安全監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別的改進方法


傳統(tǒng)3σ準則與改進方法識別效果

數(shù)據(jù)曲線,測點,數(shù)據(jù)曲線,離群點


為了進一步探索改進方法的耐抗性,本文研究了改進方法對離群點比例的敏感性。本節(jié)仍以上述典型的“臺階型”測點JG04及“震蕩型”測點YY831為例,通過改變離群點數(shù)量占總數(shù)據(jù)量的比例(簡稱離群點比例)為0%,5%,10%,15%,20%,25%,30%,如圖2所示,研究其對離群點比例的敏感性,并與傳統(tǒng)的準則進行對比分析。以圖2(a)為例,曲線AB為正常狀態(tài)時的數(shù)據(jù)段,曲線ACDB則為異常狀態(tài)且離群點比例為5%時的數(shù)據(jù)段,其余離群點比例對應的曲線段以此類推。圖3 不同離群點比例下的典型測點傳統(tǒng)方法和

數(shù)據(jù)曲線,測點,數(shù)據(jù)曲線,離群點


不同離群點比例下的典型測點傳統(tǒng)方法和

【參考文獻】:
期刊論文
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[6]大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)粗差識別技術(shù)研究[J]. 周元春,甘孝清,李端有.  長江科學院院報. 2011(02)
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博士論文
[1]穩(wěn)健統(tǒng)計學的產(chǎn)生與發(fā)展[D]. 趙晨陽.西北大學 2013
[2]基于測量機器人的變形監(jiān)測系統(tǒng)研究[D]. 毛亞純.東北大學 2011



本文編號:3120861

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