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基于小波变换的改进云模型在河口村水库监测数据异常识别中的应用

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大坝监测数据是了解大坝运行性态的重要依据,而对异常数据的准确识别直接影响对大坝安全性态的科学评判.针对河口村水库监测数据的特点,通过小波分析分解出监测数据序列中的真实信号和噪声项;在此基础上,以测值的日变化速率代替原始数据,建立基于日变化速率的改进云模型,利用该模型分别对去噪前、后数据序列进行异常识别.结果表明:基于小波变换的改进云模型可有效消除监测数据中噪声的干扰,更加准确地识别序列中的异常数据.
Application of Improved Cloud Model Based on Wavelet Transform in Outliers Recognition of Monitoring Data in Hekoucun Reservoir

建剑波、霍吉祥、何欣威、任杰

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河南省河口村水库管理局,河南 济源454650

南京水利科学研究院 水文水资源与水利工程国家重点实验室,江苏 南京210029

安全监测数据 小波变换 改进云模型 日变化速率 异常识别 河口村水库

2021YFB3900603Y721009,Y721002

2022

10.3969/j.issn.1000-1379.2022.11.030

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2022.44(11)
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