| 基于改进IGGⅢ-ELM法的混凝土坝变形监测数据粗差识别方法 |
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| 引用本文： | 王岩博,顾冲时,石立,顾昊,张建中,陆希,吴艳,朱明远.基于改进IGGⅢ-ELM法的混凝土坝变形监测数据粗差识别方法[J].水利水电科技进展,2023,43(6):89-95. |
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| 作者姓名： | 王岩博 顾冲时 石立 顾昊 张建中 陆希 吴艳 朱明远 |
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| 作者单位： | 河海大学水灾害防御全国重点实验室,江苏 南京210098;河海大学水利水电学院,江苏 南京210098;中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司,陕西 西安710065;新疆水利水电科学研究院,新疆 乌鲁木齐830049 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金联合基金项目(U2243223)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(B230201011)；江苏省水利科技项目(2022024) |
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| 摘 要： | 针对混凝土坝变形监测数据存在非线性强、粗差识别与剔除困难等问题,结合改进IGGⅢ法对异常值的抗差能力强、极限学习机(ELM)对数据序列预测效率高和对非线性问题处理能力强、增量ELM寻找最优网络结构速度快等优势,提出了基于改进IGGⅢ-ELM法的混凝土坝变形监测数据粗差识别方法,并采用包含两个调和系数的四段权函数对IGGⅢ-ELM法进行改进,使得权函数的一阶导数处处光滑,增强了权函数突变范围内信息的可利用性。与IGGⅢ-ELM法、DBSCAN聚类算法、罗曼诺夫斯基准则和拉依达准则的实例处理结果对比表明:基于改进IGGⅢ-ELM法的混凝土坝变形监测数据粗差识别方法较其他4种方法粗差识别率更高、泛化能力更强、预测效果更好。
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| 关 键 词： | 变形监测数据 混凝土坝 粗差识别 机器学习 变形预测 |
| 收稿时间： | 2022/11/2 0:00:00 |
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