耦合DWT-IFLOF的大壩監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)算法

摘要： 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型已廣泛應(yīng)用于大壩運(yùn)行狀態(tài)建模與短期變形預(yù)測(cè)等領(lǐng)域中，而監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中存在的異常值會(huì)削弱甚至破壞數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的可信度和魯棒性。針對(duì)上述問(wèn)題，提出一種耦合DWT-IFLOF的大壩監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)算法。首先，采用小波降噪技術(shù)減少監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集中采集噪聲對(duì)模型建模的負(fù)面干擾。其次設(shè)計(jì)一種耦合孤立森林（iForest）異常檢測(cè)算法與歸一化局部離群因子值（LOFnor）的全新監(jiān)測(cè)... （共7頁(yè)）