大坝监测数据的整体分析

讨论了应用因素分析法进行大坝监测数据整体分析时的数学模型、因素提取、旋转变换与因素解释等问题，计算示例表明，确能从大量观测数据中提取出含义明确的关键因素，它们与坝体变形性质吻合，由因素分析模型复制得到的数据与原数据很接近，有很高的相关系数；利用因素分析还能对观测数据进行检错，校正与补缺，值得推广应用。     

因素分析法在观测数据处理上的应用

应用因素分析法进行大坝监测数据的整体分析，文中讨论了数学模型、因素提取的特征值法、旋转变换与因素解释等问题.计算示例表明，确能从大量观测数据中提取出含义明确的关键因素，它们与坝体变形性质吻合；由因素分析模型复制得到的数据与原数据很接近，有很高的相关系数；利用因素分析还能对观测数据进行检错、校正与补缺。     

大坝安全监测数据实时异常诊断研究

在大坝安全监测自动化采集系统数据采集过程中.受各种因素的影响会出现监测数据异常.在总结以往各种诊断方法的基础上,提出了一种快速、及时诊断数据异常的方法,并运用Delphi2007为开发语言,开发出了大坝安全监测数据实时异常诊断模块.实际运用表明,采用该方法能快速诊断出大坝安全监测数据中的异常值.     

大坝自动化监测数据的漂移校正

应用统计学原理，研究了对大坝自动化监测数据的区间性漂移进行校正的方法。首先，分别对测值序列中各段无漂移的子系列，以监测效应量(子系列效应量的平均值)的波动值作为因变量、以环境因子(子系列因子的平均值)的波动值作为自变量，逐段准备数据；之后，将各区段中准备好的数据融合在一起，进行全序列的回归分析；最后，根据回归分析的结果及漂移前后环境量的区段平均变化程度估计漂移量，并对测值进行校正，给出了具体的校正公式。此外，通过方差分析对校正精度进行了估计。     

某水库大坝位移监测数据及模拟分析

大坝位移监测工作是水库运行的重要内容,其直接影响大坝的稳定安全运行。基于此,对某水库大坝位移特征进行监测和分析,采用作图、特征值分析对大坝运行状态进行分析。结果表明,大坝位移随季节更替呈周期变化之规律,与测点所在坝段的坝体结构、坝高、基础地质相适应。各测点坝轴向水平位移主要表现为时效位移,少数测点表现为趋势性时效位移。垂直位移变化规律表现为夏季坝顶上升,冬季坝顶下沉;水位降低时坝顶上抬,测值呈现季节性波动并随水位升降而起伏。大坝位移未超管理阈值,未见明显突变,总体处于安全状态。     

基于影响因子分解法的大坝监测数据异常检测算法

如何快速检测出大坝安全监测系统内的异常数据(例如粗差和告警值)对于大坝安全运行具有极其重要的意义,但传统方法容易漏检较小数值异常而对后续建模产生不利影响。提出了一种基于影响因子分解的异常值检测方法,通过快速小波变换及离散傅里叶变换提取监测序列中的显著趋势与周期,剥离环境因子的影响,构建余项序列,并结合小概率事件思想准确判定余项序列中保留的异常值,从而精确检测出监测序列中较小数值异常。实例验证结果表明：此方法具有较好的实用性与稳定性,各类监测序列中异常检测准确率均达98%以上,查准率与查全率均值分别为93%与92%,与传统检测方法相比,检测精确程度及泛化能力明显提升。     

基于小波变换分析小浪底大坝渗流监测数据

把小波分析作为数值处理方法,结合小浪底大坝渗流监测数据噪声特点和测值干扰因素,通过小波和小波包两种方法对监测数据进行了有效的降噪处理,同时也可以分离提取出时效分量,直接用于评价大坝当前工作性态。通过对小浪底坝基实测资料的处理,证实了小波包去噪方法的去噪效果要好于小波去噪方法。     

观测数据分析中几种方法的探讨(二)整体分析与多变量灰色模型

首先介绍了用因素分析法进行监测数据的整体分析。计算结果表明该方法的确能从较多的数据中提取出含义明确的关键因素，能阐明坝体变形的特征，而且由模型复制出的数据与原来数据很接近，两者间有高的相关系数。然后，介绍了用多变量灰色模型MGM(1，n)来处理有多个相关变量并且是小样本量预测的问题。对某土石坝的应用经验表明，这一模型与算式是可行和有效的，与其他模型如GM(1，1)相比较，MGM(1，n)模型能反映出多变量间的相互影响，且可获得更好的预测结果。     

比较法在大坝安全监测数据处理中的应用

比较法是监测资料定性分析中应用广泛且效果显著,但运用不当会对监测数据分析带来不方便,甚至会出现错误的结论。正确运用比较法应以满足比较分析的需要为最终目的,有时更需要突破传统的比较方法,在使用图表分析形式上要有创新,这对发现监测物理量的发展变化规律有重要作用。     

大坝安全监测数据的分段多项式滤波方法研究

大坝安全监测效应量的主要特点是周期性、时效性、含有测读误差等。数据序列波的目的是在保留数据序列的周期性、时效性及其它原因量引起的效应分量的前提下，尽可能地削弱测读误差的影响。分段多项式滤波是一种将数据序列按一定时间长度分段，在分段的数据序列上进行多项式拟合，相邻段的多项式之间满足一定条件的最小二乘滤波方法。用此方法还可以进行观测值的可靠性检验和粗差剔除。这种滤波方法特别适合工程运行期的安全监测数据序列的滤波。     

水库大坝安全监测要素分析

对于水工建筑物来讲,大坝是建筑物的核心设施,也是一种较为特殊的建筑物,考虑到目前人类对于项目建筑时,需要的地质结构条件、水文资料、生态环境等要素缺乏具体的了解,对于水流作用的研究尚有一定的局限性,导致大坝项目在建设中难免遇到一些问题。水库大坝安全监测是检验设计、校核施工和了解大坝安全状态的有效手段。文章通过分析大坝的运营情况,探讨了干扰大坝安全运营的因素,简明扼要的概述了大坝监测的原因、规范、方法,具体讲解了各个影响因素的检测内容。     

大坝监测数据处理的抗差多元回归模型

目前大坝监测的数据处理一般采用误差服从正态分布的假设，而现实中严格服从正态分布的观测序列是很少的，尤其当数据中含有粗差，与正态分布相差较大时，建立的模型将会偏离实际情况。为此，通过应用抗差最小二乘法，笔者提出了大坝监测数据处理的抗差多元回归模型，阐述了其建模的机理、步骤，同时还可利用访法的权重进行粗差检测。     

基于改进随机森林的大坝监测数据质量评价算法

针对大坝安全监测数据质量评价效率低下、智慧化不足等难题,为了满足大坝高频率自动化采集的实时数据质量评价需要,从准确性、完整性、时效性和连续性4个方面出发提出了6项评价因子及由相关评价规范构成的安全监测历史数据质量评价标准,通过基于AUC值改进的随机森林算法建立了大坝安全监测历史数据质量评价算法,并将该算法应用于新疆柳树沟面板堆石坝多年安全监测历史数据评价。结果表明：通过AUC值改进的随机森林算法优于原始算法,在特征属性数量取3时效果最好,测试集的泛化误差最小仅为0.019 5,平均准确率稳定在96.97%附近,10折交叉验证平均准确率达到97.77%,证明了该算法的可行性。     

大坝服役性态原型监测数据序列的频谱分析

基于大坝实测性态的数据特征,开展了大坝服役性态监测数据序列的频谱分析研究,并从系统辨识的角度,构建了大坝效应量与影响量的相干关系分析模型,以期从频域内揭示大坝实测性态的时程变化规律,并对其成因作出量化解析。结合工程实例,对比分析了大坝原型监测数据序列时域分析与频域分析成果,验证了文中所述方法的可行性和有效性。     

基于KICA-RVM的大坝缺失监测数据插值方法

监测数据的缺失会给大坝的健康监控带来困难,因此,需要采用科学合理的插补方法对缺失数据进行插补,从而获取完整可靠的监测数据。根据测点的空间相关性,本文提出一种基于核独立分量分析(KICA)和关联向量机(RVM)相结合的大坝缺失监测数据插值方法。KICA-RVM采用KICA对原始自变量进行非线性变换并提取独立分量,形成特征自变量,通过特征值谱分析确定最佳特征变量个数,消除冗余信息干扰;采用RVM对KICA变换后的样本数据进行回归建模,从而获得强非线性表达能力且性能良好的模型。通过对某工程大坝监测资料进行分析,结果表明该插值方法具有良好的插值精度及稳定性。     

基于监测数据的施工运营期大坝安全稳定性研究

为了评估施工运营期水库大坝的安全稳定性,以某新建水库大坝为研究对象,对大坝在运营期的表面位移、渗压以及绕坝渗流等进行监测。结果表明,大坝纵向沉降量较小,墙内渗压计水头差明显变小;右岸坝顶后侧的绕坝渗流量小幅度增加,右岸坝后一级马道渗流量在测量期间存在小幅度波动,表明水库大坝的整体稳定性良好。研究结果可为大坝的安全运行提供参考。     

采用阶跃函数分析经历地震的大坝安全监测数据

大坝经历大地震后,坝体位移监测数据会发生明显突变。利用传统统计模型对监测数据进行建模,拟合程度较低、效果较差。为此,将阶跃函数引入传统统计模型中,重新构建回归分析模型。以碧口大坝竖向位移监测数据资料为例,分别采用传统统计模型和阶跃函数模型进行逐步回归分析,并利用阶跃函数监测模型分离地震分量,通过分析地震对大坝竖向位移的影响规律,以验证阶跃函数模型的优越性。分析结果表明,阶跃函数模型的拟合精度及预测效果均高于传统模型,可供类似工程参考。     

基于云平台的大坝安全监测数据管理及分析系统研发与应用

目前国内大坝安全监测工作存在着信息化程度较低、软件功能较为单一、专业技术人员缺乏等一系列短板,因此,针对安全监测实际工作需求,设计和研发了一套基于云平台的大坝安全监测数据管理及分析系统,实现了安全监测数据的智能感知、云端管理、专业分析与监控预警。阐述了系统技术架构和功能架构,详细论述了系统关键技术。系统已在数十个大中型水利水电工程中成功应用,能够有效提高安全监测数据管理及分析水平,具有很好的推广应用前景。     

某水电站大坝监测数据自动化处理系统设计

针对目前水电站大坝安全监测存在数据不能实时计算分析、展示,长期运行产生大量数据难以管理且需要投入大量人力计算分析等问题,设计基于Flask框架的大坝监测数据自动化处理系统,为大坝监测数据分析提供接口,实现数据查询、计算、绘图、实时监控及数据、图形远程展示等功能。结果表明,基于Flask框架的大坝监测数据自动化处理系统,数据实时反馈效果好,操作便捷,数据读取展示性能好、可视化程度高,可实现大坝实时安全监测。     

柴河水库大坝坝基渗流监测数据研究

柴河水库大坝右坝段坝基存在渗漏问题,为了水库大坝的安全建设和运行对大坝监测数据进行研究非常重要。采用逐步回归分析法对大坝坝基测压管多年监测数据建立了统计回归分析模型,计算结果表明,观测值与拟合值统计复相关系数较大,估计标准误差较小,模型有效地反映了坝基渗流的变化规律和发展趋势。为了监控大坝的安全运行和辅助决策,利用小波神经网络建立了有效的坝基渗流量预测模型,计算结果表明,该预测模型收敛速度较快、预测精度较高,能正确地模拟和预测大坝的渗流量。