大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別模型簇研究

摘要： 監(jiān)測數(shù)據(jù)異常識別是大壩運行安全在線監(jiān)測的前提和基礎。單一識別方法難以實現(xiàn)高效準確識別，而RREW模型對規(guī)律不佳與單臺階數(shù)據(jù)序列容易漏判且計算效率低。為此，提出了基于卷積神經網(wǎng)絡的一維VGG數(shù)據(jù)異常識別模型，建立了由統(tǒng)計回歸、穩(wěn)健回歸、一維VGG識別模型等模型庫和Pauta準則、MZ準則等判別準則庫共同構成的大壩安全數(shù)據(jù)異常識別模型簇，并構建了不同數(shù)據(jù)類型與異常識別模型及預警準則... （共9頁）