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公开(公告)号：CN118606848A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410460480.3
申请日：2024-04-17
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/231 , G06F18/27
Abstract: 本发明提供一种基于局部异常因子与多重验证的大坝监测数据异常识别方法，属于水利工程技术领域，包括以下步骤：首先从大坝监测断面测点的时空相关性出发，联合稳健回归和层次聚类，对大坝各测点进行分组；然后基于局部异常因子算法对组内各测点对进行初步异常程度计算；最后提出多重验证策略提高识别精度，并进一步区分由仪器故障或人为错误等偶然因素导致的异常值和由环境或结构等非偶然因素导致的异常值。该异常识别方法在不同识别条件下均有令人满意的识别性能，实现了基于预测和基于分布的异常识别方法优势相结合，无需保证监测时间间隔均匀，对阈值敏感性低，具有较高的稳定性和鲁棒性，并提供了异常原因分析的途径，更适用于实际工程应用。
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