文献类型：期刊文章

作　　者：张海龙[1] 范振东[2] 陈敏[3]

ZHANG Hailong;FAN Zhendong;CHEN Min(Shaanxi Key Laboratory of Safety and Durability of Concrete Structures,Xijing University,Xi’an 710123,China;Huadong Engineering Corporation Limited,Power China,Hangzhou 311122,China;Huaian Water Conservancy Survey Design and Research Institute Co.,Ltd.,Huaian 223200,China)

机构地区：[1]西京学院陕西省混凝土结构安全与耐久性重点实验室,陕西西安710123 [2]中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,浙江杭州311122 [3]淮安市水利勘测设计研究院有限公司,江苏淮安223200

出　　处：《人民黄河》

基　　金：陕西省教育厅科学研究项目(15JK2171)。

年　　份：2020

卷　　号：42

期　　号：8

起止页码：154-157

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大坝安全监测数据的可靠性和完整性是分析监测效应量变化规律、评判大坝运行性态的前提,有必要对大坝安全监测异常数据进行识别和清除,以提高监测数据质量。将适用于大数据处理的孤立森林算法应用于大坝监测异常数据识别中,首先通过小波变换提取监测数据的趋势项,然后采用孤立森林算法对扣除趋势项的剩余量进行异常值识别。通过实例对比分析发现该方法能有效识别大坝监测数据的异常值。

关 键 词：孤立森林  大坝监测数据  异常识别  小波变换

分 类 号：TV698.1]