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中国水运(下半月)
2022,
Issue
(11) :
28-29,64.
基于偏最小二乘回归的大坝安全监测数据异常识别模型研究
滕树强
中国水运(下半月)
2022,
Issue
(11) :
28-29,64.
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基于偏最小二乘回归的大坝安全监测数据异常识别模型研究
滕树强
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作者信息
1.
四川港航投资集团有限公司,四川成都 610023
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摘要
大坝安全监测数据异常识别是科学评价大坝安全性态的前提.针对传统统计回归模型识别方法出现的误判漏判现象,文中在深入分析其主要成因的基础上,构建了基于偏最小二乘回归的数据异常识别模型.工程实践表明,该模型具有受离群点数据影响小、多重共线性低、模型拟合精度较高等特点,适用于周期型、直线型、台阶型、震荡型等多种监测数据序列,模型拟合精度和异常识别效果均较传统统计回归模型明显改善,可为提升大坝安全监测数据异常识别精准度提供技术支持.
关键词
大坝安全监测
/
偏最小二乘回归
/
拉伊特准则
/
异常识别,误判漏判率
引用本文
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出版年
2022
中国水运(下半月)
中国水运报刊社
中国水运(下半月)
影响因子:
0.445
ISSN:
1006-7973
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被引量
2
参考文献量
7
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