基于改进IGGⅢ-ELM法的混凝土坝变形监测数据粗差识别方法

作     者：王岩博 顾冲时 石立 顾昊 张建中 陆希 吴艳 朱明远 WANG Yanbo;GU Chongshi;SHI Li;GU Hao;ZHANG Jianzhong;LU Xi;WU Yan;ZHU Mingyuan

作者机构：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 

基　　金：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) 

出 版 物：《水利水电科技进展》 (Advances in Science and Technology of Water Resources)

年 卷 期：2023年第43卷第6期

页      码：89-95页

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。

主 题 词：变形监测数据 混凝土坝 粗差识别 机器学习 变形预测 

学科分类：081504[081504] 08[工学] 0815[工学-矿业类] 

核心收录：

D　O　I：10.3880/j.issn.10067647.2023.06.013

馆 藏 号：203124544...