耦合DWT-IFLOF的大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)異常檢測算法

摘要： 基于數(shù)據(jù)驅動的模型已廣泛應用于大壩運行狀態(tài)建模與短期變形預測等領域中，而監(jiān)測數(shù)據(jù)中存在的異常值會削弱甚至破壞數(shù)據(jù)驅動模型的可信度和魯棒性。針對上述問題，提出一種耦合DWT-IFLOF的大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)異常檢測算法。首先，采用小波降噪技術減少監(jiān)測數(shù)據(jù)集中采集噪聲對模型建模的負面干擾。其次設計一種耦合孤立森林（iForest）異常檢測算法與歸一化局部離群因子值（LOFnor）的全新監(jiān)測... （共7頁）