基于EMD-ABOD的大坝异常监测数据识别方法研究

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　　大坝监测数据普遍存在异常值,对异常数据进行识别和剔除,可保持模型的稳定性和可靠性,并提高模型的预测或分类性能;同时,可及时发现异常情况,以保证系统的安全运行。因此,将基于角度的异常值检测算法(ABOD)引入大坝监测异常数据识别,首先通过经验模态分解(EMD)提取监测数据的高频本征函数,然后对由高频本征函数构成的新数据进行异常数据识别。对长河坝沉降监测数据的验证结果表明,与其他方法相比,EMD-ABOD可有效提升异常数据识别的准确性。